Redes convolucionales y su importancia

1

La importancia del computer vision

2

驴Qu茅 herramientas usaremos para redes neuronales convolucionales?

3

驴Qu茅 son las redes convolucionales?

Mi primera red neuronal convolucional

4

Creando nuestra primera red convolucional

5

Entrenando nuestra primera red convolucional

Manejo de im谩genes

6

Consejos para el manejo de im谩genes

7

Manejo de im谩genes con Python

Fundamentos de redes neuronales convolucionales

8

Kernel en redes neuronales

9

El kernel en acci贸n

10

Padding y Strides

11

Capa de pooling

12

Arquitectura de redes convolucionales

Quiz: Fundamentos de redes neuronales convolucionales

Resolviendo un problema de clasificaci贸n

13

Clasificaci贸n con redes neuronales convolucionales

14

Creaci贸n de red convolucional para clasificaci贸n

15

Entrenamiento de un modelo de clasificaci贸n con redes convolucionales

Optimizaci贸n de red neuronal convolucional

16

Data augmentation

17

Aplicando data augmentation

18

Callbacks: early stopping y checkpoints

19

Batch normalization

20

Optimizaci贸n de modelo de clasificaci贸n

21

Entrenamiento de nuestro modelo de clasificaci贸n optimizado

Quiz: Optimizaci贸n de red neuronal convolucional

Resolviendo una competencia de Kaggle

22

Clasificando entre perros y gatos

23

Entrenamiento del modelo de clasificaci贸n de perros y gatos

Resumen y siguientes pasos

24

Siguientes pasos con redes neuronales convolucionales

25

Comparte tu proyecto de clasificaci贸n con redes convolucionales y certif铆cate

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Clasificando entre perros y gatos

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Preguntas 2

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Adicional a las capas que planteamos, agregu茅 regularizadores, capas de dropout y padding a cada capa convolucional. Tambi茅n cambi茅 el pooling de algunas capas por AveragePooling2D

model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='same', kernel_regularizer=regularizers.l2(1e-5), activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(MaxPooling2D(2, 2))