No puedo decir que veo personas que usan el término ‘función profunda’.
En el contexto del aprendizaje profundo, una característica profunda es la respuesta consistente de una unidad dentro de un modelo jerárquico a una entrada, donde esta respuesta contribuye a la decisión del modelo. Una característica podría considerarse más profunda que otra si esa unidad depende de dónde se coloca la unidad junto a la estructura jerárquica del modelo.
Ejemplo : Conv. Las redes capacitadas en imágenes naturales también realizan una tarea como la clasificación de imágenes, aprenden filtros que actúan como detectores de bordes y contornos en las primeras capas. Las capas más profundas responden a patrones más complejos en la entrada que se asemejan a texturas, formas o composiciones de características anteriores. Una conv. La red entrenada en clasificación de imágenes puede tener unidades que responden a caras pero no necesariamente a ningún objeto circular. La respuesta de una unidad de este tipo ubicada más profundamente en la jerarquía del modelo actúa como una característica en la que se basa el modelo para distinguir caras de objetos que no son caras durante la clasificación.
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