De todo el curso esta fue la clase que mas gusto, la uso cada vez que creo redes de regresiones y clasificaciones,e s super util 😃
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
Entrenamiento de nuestro modelo de clasificación optimizado
Quiz: Optimización de red neuronal convolucional
Resolviendo una competencia de Kaggle
Clasificando entre perros y gatos
Entrenamiento del modelo de clasificación de perros y gatos
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UN INCREIBLE CURSO, MUY MUY CARGADO, DE VER CADA VIDEO VARIAS VECES, Y COMO SEA, ES UN GRAN CURSO, GRACIAS PLATZI POR DARNOS TAL NIVEL DE EDUCACION
Hay que tener mucho cuidado a la hora de copiar arquitecturas de red con la asignación, esto puede traer consecuencias inesperadas que son muy difíciles de depurar, a mí me pasó y les vengo a contar un poco.
Para resumir, cuando quieran crear una instancia de una red ya generada EVITEN a toda costa usar la asignación.
model2 = model1
Esto copiará la dirección de memoria del objeto model1 a model2, ¿qué significa esto? Que cuando modifiques model2, el primero también se modificará dado que no son objetos nuevos sino apuntadores al mismo espacio de memoria (voy a dejar la explicación en una respuesta).
En el caso del video no se nota totalmente, pero de manera inconsciente, al cargar los datos del hdf5 en model2, también se han cargado en model1.
La manera de copiar correctamente un modelo (porque se quiere mantener su arquitectura) sin generar un apuntador de memoria es con la función clone_model que viene de keras.models
from keras.models import clone_model
model2 = clone_model(model1)
Esto lo resalto por experiencia personal, dado que en mi proyecto personal copié una instancia de una red a otra, y cuando realiza el entrenamiento en el modelo 2, los datos del 1 se arruinaban y a la hora de probar el rendimiento siempre era inconsistente.
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