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Entrenamiento del modelo de clasificación de perros y gatos

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🧙🏼‍♂️ Cuando estamos usando el flow_from_directory y definimos el class_mode ‘binary’ noten que identifica que cada carpeta corresponde a una categoría en particular. es importante que cuando carguemos nuestra data esté debidamente organizada para no causar desastres de ahí en adelante.

Logré un accuracy de 0.90 use una arquitectura diferente, con:
C32, C64, C128, C256, C512, C512, D512, Dropout 0.3, D1

  • C Conv2D
  • D Dense

Dejo el link del Notebook, ya que también use las capas de MaxPool y BatchNormalization en cada convolución.

El error fue que en la capa de salida del modelo el profesor puso 1 neurona en vez de 2, solo hay que corregir eso y podras hacer predicciones