El y train debería ser de la siguiente forma:
(y_train,y_valid)=y_train[5000:], y_train[:5000]
Redes convolucionales y su importancia
La importancia del computer vision
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¿Qué son las redes convolucionales?
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Clasificación con redes neuronales convolucionales
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Aportes 7
Preguntas 1
Ordenar por:
lo del minuto 9:55 debería quedar con y_train, no xon x_train:
(y_train, y_valid) = y_train[5000:], y_train[:5000]
Yo he tenido el siguiente error tratando de descargar los datos de cifar10:
Exception: URL fetch failure on https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz: None -- [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: certificate has expired (_ssl.c:1123)
Lo solucione añadiendo las dos siguientes líneas antes de la carga de datos:
import ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = cifar10.load_data()`
Por si a alguien le sirve.
adicional a la correccion que hacen sobre el y_train una buena practica es cambiar el nombre del x_train en ese punto
(x_training, x_valid) = x_train[5000:], x_train[:5000]
(y_training, y_valid) = y_train[5000:], y_train[:5000]
<code>
Recuerden que cuando tengan que importar varias cosas pueden usar esta sintaxis
from tensorflow.keras.layers import (Conv2D,MaxPooling2D,
Flatten, Dense, Dropout, Activation)
Según el recurso en el que se habla del dataset cifar10, los datos de train son 50k y al quitar los ultimos 5k en la parte de validación deberían quedar 45k. Lo difo porque en el vídeo de la clase de ven 40k
La clasificación con redes neuronales convolucionales
Es una aplicación común en el campo de la visión por computadora. Las CNNs son particularmente eficientes para tareas de clasificación de imágenes debido a su capacidad para aprender y extraer características relevantes de las imágenes de entrada de manera jerárquica.
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