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Capas basadas en operadores OWA para Redes Neuronales Convolucionales

En este trabajo exploramos una nueva forma de ampliar la capacidad de las Redes Neuronales Convolucionales. En concreto, planteamos una nueva t´ecnica para generar informaci´on adicional a partir de la salida de un bloque convolucional de una Red Neuronal Convolucional, empleando para ello operadores OWA a nivel de canal, y usando esta nueva informaci´on para ampliar la entrada de las siguientes capas de la red. Realizamos diversas pruebas con esta nueva t´ecnica, comprobando como afectan diferentes par´ametros a los resultados, incluyendo el punto de inserci´on de la nueva informaci´on, la cantidad de operadores OWA aplicados, o el tipo de m´etrica empleada para ordenar los canales de informaci´on original.

In this work we explore a novel way for increasing the capacity of Convolutional Neural Networks. Particularily, we propose a new technique for the generation of additional information based on the output of a convolutional block of a Convolutional Neural Network. We derive this information from the application of OWA operators at the channel level, and use this information to augment the input of the next layers in the network. We perform experiments to validate this new technique, testing how different parameters, namely the insertion point in the network, the ammount of learned OWA operators, and the channel sorting metric, affect the accuracy results of the network.