Rodríguez Martínez, IosuDa Cruz Asmus, TiagoPereira Dimuro, GraçalizHerrera, FranciscoTakáč, ZdenkoBustince Sola, Humberto2025-02-102025-02-102024Rodriguez-Martinez, I., Da-Cruz-Asmus, T., Dimuro, G., Herrera, F., Takác, Z., Bustince, H. (2024). Generalizando el pooling maximo por funciones (a, b)-grouping en Redes Neuronales Convolucionales. En Alonso, A., Guijarro, B., Fontenla, O., Sánchez, N., Pérez, B., Camacho, D., Rabuñal, J. R., Ojeda-Aciego, M., Medina, J., Riquelme, J., Troncoso, A., Onaindia, E., Bugarín, A., Gámez, J. A., Del Jesús Díaz, M. J., Martínez, L., Bellas, F., Guerreiro, S., Rodríguez, A., Benítez, J. A., Marcos M. M. (Eds.), XX Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (pp. 389-390). CAEPIA.978-84-09-62724-0https://academica-e.unavarra.es/handle/2454/53324Versión original extendida en: https://academica-e.unavarra.es/handle/2454/46368Este artículo es un resumen del trabajo publicado en la revista Information Fusion [1]. En este artículo explorábamos el reemplazo del operador de pooling máximo comunmente empleado en redes neuronales convolucionales (CNNs) por funciones (a, b)-grouping. Estas funciones extienden el concepto de función de grouping clásica [2] a un intervalo cerrado [a, b], siguiendo la filosofía de [3]. En el contexto del operador de pooling, estas nuevas funciones ayudan a la optimización de los modelos suavizando los gradientes en el proceso de retropropagación y obteniendo resultados competitivos con métodos más complejosapplication/pdfspa© Los autores, 2024Redes neuronales convolucionalesFunciones groupingFunciones poolingClasificación de imageninfo:eu-repo/semantics/conferenceObject2025-02-10info:eu-repo/semantics/openAccess