Compas, me esta saliendo el siguiente error, alguien me podria ayudar…de antemano muchas Gracias.
Redes convolucionales y su importancia
La importancia del computer vision
¿Qué herramientas usaremos para redes neuronales convolucionales?
¿Qué son las redes convolucionales?
Mi primera red neuronal convolucional
Creando nuestra primera red convolucional
Entrenando nuestra primera red convolucional
Manejo de imágenes
Consejos para el manejo de imágenes
Manejo de imágenes con Python
Fundamentos de redes neuronales convolucionales
Kernel en redes neuronales
El kernel en acción
Padding y Strides
Capa de pooling
Arquitectura de redes convolucionales
Quiz: Fundamentos de redes neuronales convolucionales
Resolviendo un problema de clasificación
Clasificación con redes neuronales convolucionales
Creación de red convolucional para clasificación
Entrenamiento de un modelo de clasificación con redes convolucionales
Optimización de red neuronal convolucional
Data augmentation
Aplicando data augmentation
Callbacks: early stopping y checkpoints
Batch normalization
Optimización de modelo de clasificación
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Quiz: Optimización de red neuronal convolucional
Resolviendo una competencia de Kaggle
Clasificando entre perros y gatos
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Creando nuestra primera red convolucional
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Aportes 5
Preguntas 3
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No tenia claro las transformaciones,
los valores de los datos son de 60,000 imagenes en 28 x 28 en las celdas los valores son de 0 a 255 y los transforma a modo que sean decimales, el mayor llega a 1 porque asi maneja mejor el proceso
Luego en los labels, etiquetas, son 60,000 en ellas tienes valores de 0 a 9, por el tipo de ropa, y lo transforma para que sea asi, el numero 2 pasa a ser 0,0,1,0,0,0,0,0,0,0 el numero 5 para a ser 0,0,0,0,0,1,0,0,0,0
Si les sale el error: NameError: name ‘Flatten’ is not defined
Tienen que importar antes:
from tensorflow.keras.layers import Flatten
En la clase de: Una imagen es una matriz del Curso de Álgebra Lineal Aplicada para Machine Learning vemos como no es tan importante los valores de la matriz, lo que es importante es la relación entre ellos, por lo que si divides la matriz por una escalar sigues teniendo la misma imagen.
Me hubiera gustado que hubiera explicado para que servia kernel_size, padding
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