Hidden Layer
Una capa oculta es una capa interna de una red neuronal, situada entre la capa de entrada y la de salida. Su función principal es transformar los datos de manera progresiva para que el modelo pueda aprender relaciones no lineales.
Funcionamiento y papel
En cada capa oculta, las neuronas aplican funciones de activación (ReLU, sigmoide, Tanh) a las combinaciones ponderadas de las entradas. Esto genera representaciones jerárquicas:
- Las capas iniciales detectan patrones simples (líneas, bordes).
- Las capas profundas representan conceptos abstractos (rostros, categorías semánticas).
Ejemplos prácticos
- Visión por computadora: clasificación de imágenes en CNN.
- Procesamiento de lenguaje natural: comprensión contextual en redes recurrentes y transformers.
- Medicina: análisis de imágenes de rayos X o resonancias magnéticas.
Ventajas y limitaciones
- ✅ Permiten modelar funciones muy complejas.
- ✅ Fundamentales en los avances del deep learning.
- ❌ Un exceso de capas puede provocar sobreajuste o gradientes desvanecidos.
- ❌ Difíciles de interpretar para los humanos.
Las capas ocultas son las responsables de que las redes neuronales sean capaces de resolver problemas realmente complejos. Se llaman “ocultas” porque el usuario nunca ve directamente lo que procesan: funcionan como un intermediario silencioso que convierte los datos brutos en representaciones útiles.
En el diseño de una red, decidir cuántas capas ocultas utilizar es un arte. Modelos poco profundos pueden quedarse cortos, mientras que arquitecturas demasiado profundas sufren de problemas de gradientes desvanecidos o exceso de parámetros. Para enfrentar estas dificultades, se emplean técnicas como dropout, normalización o arquitecturas innovadoras que permiten redes mucho más profundas sin perder estabilidad.
A nivel práctico, estas capas son la clave de aplicaciones que hoy consideramos cotidianas: desde los asistentes de voz, hasta los sistemas de diagnóstico médico asistido por IA o los traductores automáticos. Sin embargo, siguen siendo difíciles de interpretar, lo que mantiene abierta la pregunta de cómo hacer las redes más transparentes y confiables.
📚 Referencias
- Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A. (2016). Deep Learning.
