Capa densa

Dense layer

También: Capa totalmente conectada, Dense layer, Fully connected layer, Capa lineal

Capa en la que cada unidad de salida combina todas las entradas de la capa anterior.

Definición técnica

Transformación afín y=Wx+b, habitualmente seguida por una activación, cuyo tensor de pesos conecta cada dimensión de entrada con cada dimensión de salida.

Explicación empresarial

Camilo Boo

Automatización de procesos, integración de sistemas y software a medida para reducir tareas manuales y mejorar el control operativo.

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Soluciones Procesos Sectores Casos

Componente común para combinar todas las variables disponibles antes de producir una representación o predicción.

Para qué sirve

Aprender combinaciones globales de las características recibidas.

Cómo funciona

Multiplica el vector de entrada por una matriz entrenable, suma un sesgo y entrega el resultado a una activación o a la siguiente operación.

Ejemplos

Ejemplo práctico

Una capa densa con 32 entradas y 10 salidas aprende una matriz de 320 pesos más 10 sesgos.

Ejemplo empresarial

Después de extraer señales de un cliente, una capa densa las combina para obtener una puntuación de abandono.

Confusiones frecuentes

Densa y totalmente conectada suelen nombrar la misma operación, pero no significan que toda la red carezca de otras capas.

Limitaciones

El número de parámetros crece con el producto de las dimensiones y no incorpora invariancias espaciales ni memoria temporal.

Riesgos

Una capa sobredimensionada puede aumentar sobreajuste, latencia y consumo sin mejorar la utilidad.

Idea principal

Una capa densa aprende una combinación de todas sus entradas mediante una matriz de pesos y un sesgo.

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Cómo funciona
Ejemplos
Confusiones frecuentes
Limitaciones
Riesgos
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Clasificación

Nivel: Intermedio
Categorías: Redes neuronales
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Términos relacionados

Función de activación Parámetro de un modelo Perceptrón multicapa Peso neuronal Sesgo neuronal

Fuentes

Neural networks: Nodes and hidden layers
Google for Developers · Documentación oficial
Explica nodos, capas de entrada, ocultas y salida, pesos, sesgos y recuento de parámetros.
Fuente comprobada el 24 de julio de 2026
Build the Neural Network
PyTorch · Documentación oficial
Documenta módulos, capas lineales, ReLU, paso forward, logits y softmax.
Fuente comprobada el 24 de julio de 2026