Las redes neuronales convolucionales se entrenan utilizando un proceso llamado "aprendizaje supervisado". En este proceso, se proporciona a la red una gran cantidad de datos de entrada (por ejemplo, imágenes etiquetadas con la clase a la que pertenecen) y se entrena la red para que aprenda a asociar características de las imágenes con las etiquetas correspondientes.

El proceso de entrenamiento se divide en varias etapas. En la primera etapa, se alimenta a la red con una serie de imágenes y se le dice a qué clase pertenece cada una. La red ajusta sus parámetros internos para intentar predecir la clase correcta para cada imagen.

En la siguiente etapa, se evalúa el desempeño de la red en un conjunto de datos de validación que no se utilizó para el entrenamiento. Si la precisión de la red es baja, se ajustan los parámetros y se repite el proceso de entrenamiento.

Una vez que la red ha sido entrenada, se puede utilizar para hacer predicciones sobre nuevas imágenes. La red toma una imagen como entrada y produce una salida que indica la probabilidad de que la imagen pertenezca a cada clase.

En resumen, el proceso de entrenamiento de una red neuronal convolucional implica proporcionarle una gran cantidad de datos de entrada y ajustar sus parámetros internos para que pueda hacer predicciones precisas sobre nuevas entradas.
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