Las redes neuronales convolucionales son un tipo de modelo de aprendizaje profundo que se utiliza en la visión por computadora y otras tareas de procesamiento de imágenes. Estas redes están compuestas por capas de convolución, que realizan operaciones de filtrado y extracción de características en las imágenes de entrada. Durante el entrenamiento, la red aprende a ajustar los pesos de los filtros para detectar características relevantes en las imágenes. La retropropagación es el algoritmo de optimización comúnmente utilizado para ajustar los pesos de la red durante el entrenamiento. En general, el proceso de entrenamiento implica alimentar la red con un gran conjunto de imágenes etiquetadas, y la red aprende a reconocer patrones y características relevantes en las imágenes a través del ajuste de sus pesos.
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