La pregunta es vaga, “¿Se puede entrenar la imagen usando la función de activación?”.
Una red neuronal (NN) es una combinación de sus pesos y su función de activación, ambos son igualmente importantes para definir, entrenar y probar un modelo.
¿Es la pregunta sobre qué tipos de datos se pueden usar para entrenar a un NN? ¿O se trata de la función de activación más utilizada en la aplicación de visión por computadora con NN? o ¿se pueden generar imágenes usando NNs?
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Bueno, cada pregunta anterior tiene una respuesta diferente.
¿Qué tipos de datos se pueden usar para las NN?
Dependiendo de cómo represente sus datos, los NN pueden aprender imágenes, texto, idioma y cualquier dominio con relevancia contextual en los datos.
¿La función de activación más utilizada para imágenes (visión artificial)?
Las personas usan ReLU, sin embargo, la aplicación puede funcionar mejor con otras como sigmoide, PReLU o tanh o alguna función cuadrática.
¿Se generarán imágenes usando NNs?
Puedes mirar las GAN, pueden generar imágenes y siguen siendo un hueso duro de roer / entrenar.
