Entrenamiento de un modelo de clasificación con redes convolucionales

Clase 15 de 25 • Curso de Redes Neuronales Convolucionales con Python y Keras

Hector Ignacio Sanabria Pedraza

student•

Modifique el tamaño del bach a 64, learning rate a 8e-5, el dropout de algunas capas, obteniendo un accuracy con el set de test del 80.46%

in_shape = x_train.shape[1:]
f_size = [32, 32, 64, 64, 128, 128]#filtros en cada capa conv2D
k_size =[3, 3, 3, 3, 3, 3] #tamaño del kernel 
r_lr = 8e-5  #learning rate
r_dropout = [0.0, 0.0, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2] #dropout en cada capa

def def_model(in_shape,n_clases,f_size,k_size,r_lr):
    model = Sequential()

    #conv1
    model.add(Conv2D(f_size[0], k_size[0], padding= 'same', kernel_regularizer=regularizers.l2(r_lr), input_shape = in_shape))
    model.add(Activation('relu'))


    #conv2
    model.add(Conv2D(f_size[1], k_size[1], padding= 'same', kernel_regularizer=regularizers.l2(r_lr)))
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
    model.add(Dropout(r_dropout[1]))

    #conv3
    model.add(Conv2D(f_size[2], k_size[2], padding= 'same', kernel_regularizer=regularizers.l2(r_lr)))
    model.add(Activation('relu'))
    #model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
    model.add(Dropout(r_dropout[2]))

    #conv4
    model.add(Conv2D(f_size[3], k_size[3], padding= 'same', kernel_regularizer=regularizers.l2(r_lr)))
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
    model.add(Dropout(r_dropout[3]))


    #conv5
    model.add(Conv2D(f_size[4], k_size[4], padding= 'same', kernel_regularizer=regularizers.l2(r_lr)))
    model.add(Activation('relu'))
    #model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
    #model.add(Dropout(0.2))

    #conv6
    model.add(Conv2D(f_size[5], k_size[5], padding= 'same', kernel_regularizer=regularizers.l2(r_lr)))
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
    model.add(Dropout(r_dropout[5]))
    #Clasificacion - Flatten
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(n_clases, activation='softmax'))
    model.summary()

    return model


model = def_model(in_shape,n_clases,f_size,k_size,r_lr)
print(y_train[0])
model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='rmsprop',metrics=['accuracy'])
hist = model.fit(x_train, y_train, batch_size = 64,epochs=60, 
                validation_data=( x_val,y_val),
                verbose=2, shuffle=True)
plt.plot(hist.history['accuracy'],label='Train')
plt.plot(hist.history['val_accuracy'],label='Val')
plt.legend()
plt.show()
model.evaluate(x_test,y_test)

Diaz Mauricio

student•

Gracias

Jorge Aurelio Valdez Osorio

student•

Logre un accuracy de 0.7799 con estos cambios:

Aumentar dropouts: donde estaban 0.2 aumente a 0.3 y los 0.3 a 0.4. Esto con la intención de disminuir el overfitting.
Agregue una capa densa con activación relu antes de la capa de clasificación: con num_clases*2 neuronas con la intención de apoyar mas la parte de clasificación y menos la extración de caracteristicas en las capas convolucionales.
Cambié el optimizer a adam por curiosidad
Solo fueron 50 epochs para que fuera mas rapido las pruebas

Diaz Mauricio

student•

Interesante

Videl Chavez Benavente

student•

Logré un accuracy de ** 82.3%**, lo que cambie fue, principalmente el optimizador "Adam"

model = Sequential()
#conv1
model.add(Conv2D(base_filtros, (3,3), padding='same',kernel_regularizer=regularizers.l2(w_regulatizer), input_shape= x_training.shape[1:]))
model.add(Activation('relu'))

#conv2
model.add(Conv2D(base_filtros, (3,3), padding='same',kernel_regularizer=regularizers.l2(w_regulatizer)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
model.add(Dropout(0.2))

#conv3
model.add(Conv2D(2*base_filtros, (3,3), padding='same', kernel_regularizer=regularizers.l2(w_regulatizer)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.2))

## conv 4
model.add(Conv2D(2*base_filtros, (3,3), padding='same', kernel_regularizer=regularizers.l2(w_regulatizer)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
model.add(Dropout(0.3))

## conv 5
model.add(Conv2D(4*base_filtros,(3,3), padding='same', kernel_regularizer=regularizers.l2(w_regulatizer)))
model.add(Activation('relu'))
       
## conv 6
model.add(Conv2D(4*base_filtros, (3,3), padding='same', kernel_regularizer=regularizers.l2(w_regulatizer)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
model.add(Dropout(0.4))



## Clasificacion - Flatten

model.add(Flatten())
model.add(Dense(num_clases,activation='softmax'))#usamos finalmente softmax, porque 
#problema de clasificacion multiple

model.summary()
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='Adam', metrics=['accuracy'])

Bryan Vladimir Piguave Llano

student•

Para este problema, utilicé VGG16 y tuve muy buenos resultados. Sin embargo, cuando trabajo con CIFAR100, el accuracy cae demasiado. :c. He realizado data augmentación y el resto del preprocesamiento utilizado para cifar10.

¿Necesito una arquitectura más compleja o que otras alternativas tendría para mejorar el accuracy?

Usualmente el accuracy disminuye cuando aumenta el número de clases.

Alarcon7a

student•

Puedes mostrarnos las líneas de accuracy en train y validación a través de las epochs?

Nicolas Cordoba

student•

En mi experiencia observando batch_size lo que hace es dividir el dataset en 32 o el entero que usemos, no usa 32 imagenes, sino paquetes de total_datos/32

Robert Yesid Barrios Acendra

student•

Cambié mi optimizador a: optimizer=keras.optimizers.Adam( learning_rate=0.0001) Sí, le puse otro 0. base_filtros en 64 El accuracy sobre el lote de test arroja un 85.94% Sobre el propio train es de 88.79% Sobre el de validación es del 86.40%

Claro que se pude seguir mejorando. Probaría con AveragePooling en vez de Max.

Robert Yesid Barrios Acendra

student•

La razón que digo para el Average es porque:

Las imágenes están muy cuadradas, no hay 'ruido' o detalles que distraigan de lo central que es el animal.
El Average es una medida más representativa de la vecindad de píxeles que el valor máximo, creo que esto podría ayudar a dar con que la red 'reconozca' mejor las características, aunque no las aprenda tan bien desde el inicio.

Rafael Rivera

student•

A modo de comentario, ejecuté el ejercicio en Colab, el primer epochs duró 8 minutos, mientras que en Kaggle duró 28 segundos. Me enamoré de Kaggle :)

Angel Almazan

student•

Llegué a un 81.42 en val

Cambié el learning rate a 0.5e-4 y empecé con 64 filtros, les anexo mi notebook: https://colab.research.google.com/drive/1Mj7flDtjC3wc3ds1vl_ApviwA1-rzX42?usp=sharing

Willy Samuel Paz Colque

student•

llegue al 80.54 % en accuracy en test Mi codigo:

base_filters = 32
w_regularizer = lambda: regularizers.l2(1e-4)

model = Sequential()
# Conv 1
model.add(Conv2D(base_filters, kernel_size=(3, 3), padding='same', kernel_regularizer=w_regularizer(), activation='relu', input_shape=x_train.shape[1:]))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
# Conv 2
model.add(Conv2D(base_filters, kernel_size=(3, 3), padding='same', kernel_regularizer=w_regularizer(), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.2))
# Conv 3
model.add(Conv2D(2 * base_filters, kernel_size=(3, 3), padding='same', kernel_regularizer=w_regularizer(), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.2))
# Conv 4
model.add(Conv2D(3 * base_filters, kernel_size=(3, 3), padding='same', kernel_regularizer=w_regularizer(), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.2))
# Conv 5
model.add(Conv2D(4 * base_filters, kernel_size=(3, 3), padding='same', kernel_regularizer=w_regularizer(), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.4))
# Classification - flatten
model.add(Flatten())
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

Max Powers

student•

En el link de Kaggle de los recursos, el notepad no coincide del todo con las clases :) Las diferencias son: -> En el notepad vienen las líneas de normalización (In [8], y In [9] -> Al momento de crear el modelo, el modelo del link tiene adicional "model.add(BatchNormalization())", que tampoco se explicó en las clases.

Estas diferencias provocan que el código no se ejecute correctamente

David E Marquez S

student•

Parece que los vamos a ver en posteriores clases, pero si, son diferentes, se deberían publicar el código tal como vamos

Brayan Jiménez

student•

Si al importar las librerías les aparece un error de compatibilidad entre Numpy y Scipy solo tienen que escribir en la primera celda:

!pip install --upgrade numpy !pip install --upgrade scipy

FELIX DAVID CORDOVA GARCIA

student•

FELIX DAVID CORDOVA GARCIA

student•

Aquí no dividí los datos en validation y train, solo utilice la función validation_split , tampoco utlize el tensorflow.keras.utils to categorical, solo deje mis datos de y normales y utilice el SparceCategoricalCrossentropy, este tmb me ayudo a evitar poner la función softmax

Diaz Mauricio

student•

Chevere, lo probaré

Santiago Prieto

student•

Después de varios intentos sin resultados satisfactorios decidí dejarlo tal cual como lo implementó el profesor pero cambié el numero de filtros de 32 a 64, el resultado fue bastante aceptable

Miguel Angel Paz Gonzalez

student•

Es cierto, el modificar las epocas de 32 a 64 ayuda a mejorar el modelo.

Robert Yesid Barrios Acendra

student•

El mío mejoró así pero no fue tanto, a la época 12 ya estaba decayendo, lo detuve en la época 50. Cambié el optimizador a Adam sin fijarle un learning_rate y ahora terminó en 82.02%

Carlos Villalobos

student•

En esta parte:

hist = model.fit(x_train, y_train, batch_size=32,epochs=100,
                validation_data=(x_valid,y_valid),
                verbose=2,shuffle=True)

Me arroja:

  TypeError: 'int' object is not iterable

Cual puede ser mi error?

Alarcon7a

student•

que tipos de datos tenemos en x_train y y_train?

Mario Alexander Vargas Celis

student•

Entrenar un modelo de clasificación con redes neuronales convolucionales (CNN) implica varios pasos clave: desde la definición de la arquitectura de la red, la preparación de los datos, el entrenamiento del modelo y finalmente la evaluación de su rendimiento.

Aquí te explico cómo realizar este proceso paso a paso con un ejemplo simple que utiliza el conjunto de datos **CIFAR-10** (un conjunto de imágenes pequeñas de 10 clases):

### 1. **Importar las librerías necesarias**

Primero, asegúrate de tener instaladas las librerías necesarias como TensorFlow, NumPy, y Matplotlib.


import tensorflow as tf

from tensorflow.keras.datasets import cifar10

from tensorflow.keras.models import Sequential

from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout

from tensorflow.keras.utils import to\_categorical

import matplotlib.pyplot as plt

### 2. **Cargar y preparar los datos**

El conjunto de datos CIFAR-10 contiene 60,000 imágenes de 32x32 píxeles clasificadas en 10 categorías.


\# Cargar los datos de CIFAR-10

(x\_train, y\_train), (x\_test, y\_test) = cifar10.load\_data()



\# Normalizar los valores de píxeles entre 0 y 1

x\_train = x\_train.astype('float32') / 255.0

x\_test = x\_test.astype('float32') / 255.0



\# Convertir las etiquetas a formato one-hot encoding

y\_train = to\_categorical(y\_train, 10)

y\_test = to\_categorical(y\_test, 10)

### 3. **Definir la arquitectura de la red convolucional**

Aquí definimos una red sencilla con varias capas convolucionales, de pooling y totalmente conectadas.


\# Definir el modelo secuencial

model = Sequential()



\# Primera capa convolucional

model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same', activation='relu', input\_shape=(32, 32, 3)))

model.add(MaxPooling2D(pool\_size=(2, 2)))



\# Segunda capa convolucional

model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='same', activation='relu'))

model.add(MaxPooling2D(pool\_size=(2, 2)))



\# Tercera capa convolucional

model.add(Conv2D(128, (3, 3), padding='same', activation='relu'))

model.add(MaxPooling2D(pool\_size=(2, 2)))



\# Aplanar las capas

model.add(Flatten())



\# Añadir una capa densa

model.add(Dense(256, activation='relu'))

model.add(Dropout(0.5))



\# Capa de salida

model.add(Dense(10, activation='softmax'))



\# Mostrar el resumen del modelo

model.summary()

### 4. **Compilar el modelo**

Especificamos el optimizador, la función de pérdida y las métricas de evaluación.


model.compile(optimizer='adam',

&#x20;             loss='categorical\_crossentropy',

&#x20;             metrics=\['accuracy'])

### 5. **Entrenar el modelo**

Entrenamos el modelo utilizando los datos de entrenamiento. Ajusta las épocas y el tamaño del batch según tus necesidades.


history = model.fit(x\_train, y\_train, epochs=10, batch\_size=64, validation\_data=(x\_test, y\_test))

### 6. **Evaluar el modelo**

Después del entrenamiento, evaluamos el modelo con los datos de prueba.


test\_loss, test\_acc = model.evaluate(x\_test, y\_test)

print(f"Test accuracy: {test\_acc}")

### 7. **Visualizar los resultados**

Puedes visualizar la precisión y la pérdida durante el entrenamiento para ver cómo ha evolucionado el modelo.


plt.plot(history.history\['accuracy'], label='accuracy')

plt.plot(history.history\['val\_accuracy'], label = 'val\_accuracy')

plt.xlabel('Epoch')

plt.ylabel('Accuracy')

plt.legend(loc='lower right')

plt.show()

### Explicación del modelo

1. **Capas convolucionales (Conv2D):** Extraen características importantes de las imágenes como bordes y texturas.

2. **Pooling (MaxPooling2D):** Reduce el tamaño de las características manteniendo la información más relevante.

3. **Aplanamiento (Flatten):** Convierte los datos 2D en un vector para pasar a la capa densa.

4. **Capa totalmente conectada (Dense):** Realiza la clasificación final.

Este modelo es simple y puede mejorar con ajustes más avanzados, como añadir más capas, usar diferentes optimizadores o aplicar técnicas de regularización.

Jhon Freddy Tavera Blandon

student•

Epoch 1/100
I0000 00:00:1710848272.152055     110 device_compiler.h:186] Compiled cluster using XLA!  This line is logged at most once for the lifetime of the process.
W0000 00:00:1710848272.171905     110 graph_launch.cc:671] Fallback to op-by-op mode because memset node breaks graph update
W0000 00:00:1710848284.666369     108 graph_launch.cc:671] Fallback to op-by-op mode because memset node breaks graph update
W0000 00:00:1710848285.899400     107 graph_launch.cc:671] Fallback to op-by-op mode because memset node breaks graph update
1407/1407 - 26s - 19ms/step - accuracy: 0.2482 - loss: 2.1493 - val_accuracy: 0.2264 - val_loss: 2.2124
Epoch 2/100
W0000 00:00:1710848286.956247     109 graph_launch.cc:671] Fallback to op-by-op mode because memset node breaks graph update
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.3102 - loss: 1.9185 - val_accuracy: 0.3794 - val_loss: 1.7755
Epoch 3/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.3714 - loss: 1.7993 - val_accuracy: 0.4160 - val_loss: 1.7351
Epoch 4/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.4023 - loss: 1.7282 - val_accuracy: 0.4456 - val_loss: 1.6481
Epoch 5/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.4239 - loss: 1.6863 - val_accuracy: 0.4766 - val_loss: 1.5702
Epoch 6/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.4380 - loss: 1.6588 - val_accuracy: 0.3896 - val_loss: 1.8632
Epoch 7/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.4504 - loss: 1.6375 - val_accuracy: 0.4698 - val_loss: 1.5869
Epoch 8/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.4569 - loss: 1.6228 - val_accuracy: 0.4164 - val_loss: 1.8364
Epoch 9/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.4604 - loss: 1.6150 - val_accuracy: 0.4874 - val_loss: 1.5515
Epoch 10/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.4684 - loss: 1.6014 - val_accuracy: 0.4938 - val_loss: 1.5301
Epoch 11/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.4697 - loss: 1.5933 - val_accuracy: 0.4450 - val_loss: 1.7061
Epoch 12/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.4735 - loss: 1.5800 - val_accuracy: 0.5088 - val_loss: 1.4983
Epoch 13/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.4781 - loss: 1.5770 - val_accuracy: 0.4542 - val_loss: 1.7027
Epoch 14/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.4821 - loss: 1.5720 - val_accuracy: 0.4986 - val_loss: 1.5362
Epoch 15/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.4846 - loss: 1.5666 - val_accuracy: 0.5208 - val_loss: 1.4637
Epoch 16/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.4854 - loss: 1.5575 - val_accuracy: 0.4450 - val_loss: 1.7448
Epoch 17/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.4901 - loss: 1.5546 - val_accuracy: 0.5214 - val_loss: 1.4636
Epoch 18/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.4881 - loss: 1.5510 - val_accuracy: 0.4800 - val_loss: 1.5907
Epoch 19/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.4899 - loss: 1.5502 - val_accuracy: 0.5176 - val_loss: 1.4785
Epoch 20/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.4920 - loss: 1.5488 - val_accuracy: 0.4818 - val_loss: 1.6018
Epoch 21/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.4913 - loss: 1.5451 - val_accuracy: 0.4386 - val_loss: 1.7932
Epoch 22/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.4978 - loss: 1.5363 - val_accuracy: 0.5406 - val_loss: 1.4315
Epoch 23/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5008 - loss: 1.5336 - val_accuracy: 0.4828 - val_loss: 1.6409
Epoch 24/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.4974 - loss: 1.5360 - val_accuracy: 0.4582 - val_loss: 1.7210
Epoch 25/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.4982 - loss: 1.5370 - val_accuracy: 0.5206 - val_loss: 1.4842
Epoch 26/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.4981 - loss: 1.5311 - val_accuracy: 0.4332 - val_loss: 1.7971
Epoch 27/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5012 - loss: 1.5295 - val_accuracy: 0.5262 - val_loss: 1.4974
Epoch 28/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5022 - loss: 1.5287 - val_accuracy: 0.4774 - val_loss: 1.6548
Epoch 29/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5035 - loss: 1.5218 - val_accuracy: 0.5318 - val_loss: 1.4795
Epoch 30/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5063 - loss: 1.5217 - val_accuracy: 0.5270 - val_loss: 1.4761
Epoch 31/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5068 - loss: 1.5230 - val_accuracy: 0.5444 - val_loss: 1.4335
Epoch 32/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5025 - loss: 1.5221 - val_accuracy: 0.4852 - val_loss: 1.6647
Epoch 33/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5093 - loss: 1.5165 - val_accuracy: 0.5344 - val_loss: 1.4169
Epoch 34/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5093 - loss: 1.5190 - val_accuracy: 0.5376 - val_loss: 1.4532
Epoch 35/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5091 - loss: 1.5119 - val_accuracy: 0.5532 - val_loss: 1.3917
Epoch 36/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5054 - loss: 1.5154 - val_accuracy: 0.5398 - val_loss: 1.4190
Epoch 37/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5099 - loss: 1.5056 - val_accuracy: 0.5346 - val_loss: 1.4488
Epoch 38/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5083 - loss: 1.5105 - val_accuracy: 0.5322 - val_loss: 1.4568
Epoch 39/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5082 - loss: 1.5119 - val_accuracy: 0.5436 - val_loss: 1.4121
Epoch 40/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5094 - loss: 1.5115 - val_accuracy: 0.5368 - val_loss: 1.4649
Epoch 41/100
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Epoch 42/100
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Epoch 43/100
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Epoch 44/100
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Epoch 45/100
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Epoch 46/100
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Epoch 47/100
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Epoch 48/100
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Epoch 49/100
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Epoch 50/100
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Epoch 51/100
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Epoch 52/100
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Epoch 53/100
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Epoch 54/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5167 - loss: 1.4908 - val_accuracy: 0.4650 - val_loss: 1.6495
Epoch 55/100
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Epoch 56/100
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Epoch 57/100
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Epoch 58/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5171 - loss: 1.4887 - val_accuracy: 0.5374 - val_loss: 1.4534
Epoch 59/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5182 - loss: 1.4875 - val_accuracy: 0.5454 - val_loss: 1.4055
Epoch 60/100
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Epoch 61/100
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Epoch 62/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5180 - loss: 1.4885 - val_accuracy: 0.4494 - val_loss: 1.7498
Epoch 63/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5176 - loss: 1.4872 - val_accuracy: 0.5372 - val_loss: 1.4138
Epoch 64/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5198 - loss: 1.4820 - val_accuracy: 0.4934 - val_loss: 1.5140
Epoch 65/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5161 - loss: 1.4851 - val_accuracy: 0.5130 - val_loss: 1.4862
Epoch 66/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5198 - loss: 1.4810 - val_accuracy: 0.5338 - val_loss: 1.4204
Epoch 67/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5194 - loss: 1.4792 - val_accuracy: 0.4700 - val_loss: 1.6575
Epoch 68/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5160 - loss: 1.4837 - val_accuracy: 0.5084 - val_loss: 1.5050
Epoch 69/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5192 - loss: 1.4807 - val_accuracy: 0.5208 - val_loss: 1.4308
Epoch 70/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5207 - loss: 1.4807 - val_accuracy: 0.5618 - val_loss: 1.3696
Epoch 71/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5194 - loss: 1.4813 - val_accuracy: 0.5502 - val_loss: 1.4032
Epoch 72/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5198 - loss: 1.4815 - val_accuracy: 0.5394 - val_loss: 1.4091
Epoch 73/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5184 - loss: 1.4832 - val_accuracy: 0.5680 - val_loss: 1.3713
Epoch 74/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5216 - loss: 1.4796 - val_accuracy: 0.5120 - val_loss: 1.4678
Epoch 75/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5201 - loss: 1.4804 - val_accuracy: 0.5260 - val_loss: 1.4587
Epoch 76/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5187 - loss: 1.4830 - val_accuracy: 0.5396 - val_loss: 1.4391
Epoch 77/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5205 - loss: 1.4768 - val_accuracy: 0.4786 - val_loss: 1.6172
Epoch 78/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5225 - loss: 1.4762 - val_accuracy: 0.4668 - val_loss: 1.6742
Epoch 79/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5231 - loss: 1.4794 - val_accuracy: 0.5404 - val_loss: 1.4194
Epoch 80/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5201 - loss: 1.4784 - val_accuracy: 0.5312 - val_loss: 1.4833
Epoch 81/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5260 - loss: 1.4753 - val_accuracy: 0.5474 - val_loss: 1.3953
Epoch 82/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5219 - loss: 1.4781 - val_accuracy: 0.5266 - val_loss: 1.5027
Epoch 83/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5218 - loss: 1.4758 - val_accuracy: 0.4086 - val_loss: 1.7569
Epoch 84/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5234 - loss: 1.4764 - val_accuracy: 0.5572 - val_loss: 1.3855
Epoch 85/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5235 - loss: 1.4732 - val_accuracy: 0.4470 - val_loss: 1.7147
Epoch 86/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5249 - loss: 1.4753 - val_accuracy: 0.5244 - val_loss: 1.4951
Epoch 87/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5244 - loss: 1.4735 - val_accuracy: 0.5156 - val_loss: 1.4672
Epoch 88/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5220 - loss: 1.4754 - val_accuracy: 0.5372 - val_loss: 1.4185
Epoch 89/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5213 - loss: 1.4695 - val_accuracy: 0.5052 - val_loss: 1.5248
Epoch 90/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5232 - loss: 1.4744 - val_accuracy: 0.5506 - val_loss: 1.4055
Epoch 91/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5229 - loss: 1.4714 - val_accuracy: 0.5144 - val_loss: 1.5199
Epoch 92/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5244 - loss: 1.4735 - val_accuracy: 0.5388 - val_loss: 1.4067
Epoch 93/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5228 - loss: 1.4743 - val_accuracy: 0.4720 - val_loss: 1.6866
Epoch 94/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5232 - loss: 1.4692 - val_accuracy: 0.4412 - val_loss: 1.7639
Epoch 95/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5230 - loss: 1.4752 - val_accuracy: 0.5200 - val_loss: 1.4558
Epoch 96/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5280 - loss: 1.4664 - val_accuracy: 0.5402 - val_loss: 1.4011
Epoch 97/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5252 - loss: 1.4694 - val_accuracy: 0.5694 - val_loss: 1.3483
Epoch 98/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5222 - loss: 1.4704 - val_accuracy: 0.5556 - val_loss: 1.3751
Epoch 99/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5265 - loss: 1.4664 - val_accuracy: 0.4704 - val_loss: 1.5755
Epoch 100/100
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.5221 - loss: 1.4705 - val_accuracy: 0.5398 - val_loss: 1.3948

313/313 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 2s 7ms/step - accuracy: 0.5346 - loss: 1.4227
[1.4282184839248657, 0.5346999764442444]```

Salomón Pérez Atencia

student•

Excelente. Llegue a 85.22% de val_accuracy :D

Santiago Ahumada Lozano

student•

Alguna idea para mejorar la curva val?

Carlos Alberto Bustamante Gaytan

student•

Viendo la diferencia entre ambas es claro que existe un overfitting. Suponiendo que seguiste el vídeo colocando "Dropout" y regularización L2, solo te quedan unas cuantas opciones para reducir el overfitting. Podrías aumentar el valor de lambda en la regularización, aumentar la probabilidad en Dropout o hacer una red más simple, eliminando capas. Hay otras opciones más relacionadas con los datos, pero esas son las más simples.

Brayan Jiménez

student•

Hola, tengo el siguiente error:

La estructura de la red es:

Platzi

student•

El error indica que el recurso 'PlatziBalance' no existe en el grupo de recursos 'PlatziGroup'. Verifica que el nombre del recurso y el grupo de recursos sean correctos y estén escritos correctamente.

in_shape = x_train.shape[1:]
f_size = [32, 32, 64, 64, 128, 128]#filtros en cada capa conv2D
k_size =[3, 3, 3, 3, 3, 3] #tamaño del kernel 
r_lr = 8e-5  #learning rate
r_dropout = [0.0, 0.0, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2] #dropout en cada capa

def def_model(in_shape,n_clases,f_size,k_size,r_lr):
    model = Sequential()

    #conv1
    model.add(Conv2D(f_size[0], k_size[0], padding= 'same', kernel_regularizer=regularizers.l2(r_lr), input_shape = in_shape))
    model.add(Activation('relu'))


    #conv2
    model.add(Conv2D(f_size[1], k_size[1], padding= 'same', kernel_regularizer=regularizers.l2(r_lr)))
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
    model.add(Dropout(r_dropout[1]))

    #conv3
    model.add(Conv2D(f_size[2], k_size[2], padding= 'same', kernel_regularizer=regularizers.l2(r_lr)))
    model.add(Activation('relu'))
    #model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
    model.add(Dropout(r_dropout[2]))

    #conv4
    model.add(Conv2D(f_size[3], k_size[3], padding= 'same', kernel_regularizer=regularizers.l2(r_lr)))
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
    model.add(Dropout(r_dropout[3]))


    #conv5
    model.add(Conv2D(f_size[4], k_size[4], padding= 'same', kernel_regularizer=regularizers.l2(r_lr)))
    model.add(Activation('relu'))
    #model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
    #model.add(Dropout(0.2))

    #conv6
    model.add(Conv2D(f_size[5], k_size[5], padding= 'same', kernel_regularizer=regularizers.l2(r_lr)))
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
    model.add(Dropout(r_dropout[5]))
    #Clasificacion - Flatten
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(n_clases, activation='softmax'))
    model.summary()

    return model


model = def_model(in_shape,n_clases,f_size,k_size,r_lr)
print(y_train[0])
model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='rmsprop',metrics=['accuracy'])
hist = model.fit(x_train, y_train, batch_size = 64,epochs=60, 
                validation_data=( x_val,y_val),
                verbose=2, shuffle=True)
plt.plot(hist.history['accuracy'],label='Train')
plt.plot(hist.history['val_accuracy'],label='Val')
plt.legend()
plt.show()
model.evaluate(x_test,y_test)

model = Sequential()
#conv1
model.add(Conv2D(base_filtros, (3,3), padding='same',kernel_regularizer=regularizers.l2(w_regulatizer), input_shape= x_training.shape[1:]))
model.add(Activation('relu'))

#conv2
model.add(Conv2D(base_filtros, (3,3), padding='same',kernel_regularizer=regularizers.l2(w_regulatizer)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
model.add(Dropout(0.2))

#conv3
model.add(Conv2D(2*base_filtros, (3,3), padding='same', kernel_regularizer=regularizers.l2(w_regulatizer)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.2))

## conv 4
model.add(Conv2D(2*base_filtros, (3,3), padding='same', kernel_regularizer=regularizers.l2(w_regulatizer)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
model.add(Dropout(0.3))

## conv 5
model.add(Conv2D(4*base_filtros,(3,3), padding='same', kernel_regularizer=regularizers.l2(w_regulatizer)))
model.add(Activation('relu'))
       
## conv 6
model.add(Conv2D(4*base_filtros, (3,3), padding='same', kernel_regularizer=regularizers.l2(w_regulatizer)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
model.add(Dropout(0.4))



## Clasificacion - Flatten

model.add(Flatten())
model.add(Dense(num_clases,activation='softmax'))#usamos finalmente softmax, porque 
#problema de clasificacion multiple

model.summary()
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='Adam', metrics=['accuracy'])

base_filters = 32
w_regularizer = lambda: regularizers.l2(1e-4)

model = Sequential()
# Conv 1
model.add(Conv2D(base_filters, kernel_size=(3, 3), padding='same', kernel_regularizer=w_regularizer(), activation='relu', input_shape=x_train.shape[1:]))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
# Conv 2
model.add(Conv2D(base_filters, kernel_size=(3, 3), padding='same', kernel_regularizer=w_regularizer(), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.2))
# Conv 3
model.add(Conv2D(2 * base_filters, kernel_size=(3, 3), padding='same', kernel_regularizer=w_regularizer(), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.2))
# Conv 4
model.add(Conv2D(3 * base_filters, kernel_size=(3, 3), padding='same', kernel_regularizer=w_regularizer(), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.2))
# Conv 5
model.add(Conv2D(4 * base_filters, kernel_size=(3, 3), padding='same', kernel_regularizer=w_regularizer(), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.4))
# Classification - flatten
model.add(Flatten())
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras.datasets import cifar10

from tensorflow.keras.models import Sequential

from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout

from tensorflow.keras.utils import to\_categorical

import matplotlib.pyplot as plt

\# Cargar los datos de CIFAR-10

(x\_train, y\_train), (x\_test, y\_test) = cifar10.load\_data()

\# Normalizar los valores de píxeles entre 0 y 1

x\_train = x\_train.astype('float32') / 255.0

x\_test = x\_test.astype('float32') / 255.0

\# Convertir las etiquetas a formato one-hot encoding

y\_train = to\_categorical(y\_train, 10)

y\_test = to\_categorical(y\_test, 10)

\# Definir el modelo secuencial

model = Sequential()

\# Primera capa convolucional

model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same', activation='relu', input\_shape=(32, 32, 3)))

model.add(MaxPooling2D(pool\_size=(2, 2)))

\# Segunda capa convolucional

model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='same', activation='relu'))

model.add(MaxPooling2D(pool\_size=(2, 2)))

\# Tercera capa convolucional

model.add(Conv2D(128, (3, 3), padding='same', activation='relu'))

model.add(MaxPooling2D(pool\_size=(2, 2)))

\# Aplanar las capas

model.add(Flatten())

\# Añadir una capa densa

model.add(Dense(256, activation='relu'))

model.add(Dropout(0.5))

\# Capa de salida

model.add(Dense(10, activation='softmax'))

\# Mostrar el resumen del modelo

model.summary()

plt.plot(history.history\['accuracy'], label='accuracy')

plt.plot(history.history\['val\_accuracy'], label = 'val\_accuracy')

plt.xlabel('Epoch')

plt.ylabel('Accuracy')

plt.legend(loc='lower right')

plt.show()

Epoch 1/100
I0000 00:00:1710848272.152055     110 device_compiler.h:186] Compiled cluster using XLA!  This line is logged at most once for the lifetime of the process.
W0000 00:00:1710848272.171905     110 graph_launch.cc:671] Fallback to op-by-op mode because memset node breaks graph update
W0000 00:00:1710848284.666369     108 graph_launch.cc:671] Fallback to op-by-op mode because memset node breaks graph update
W0000 00:00:1710848285.899400     107 graph_launch.cc:671] Fallback to op-by-op mode because memset node breaks graph update
1407/1407 - 26s - 19ms/step - accuracy: 0.2482 - loss: 2.1493 - val_accuracy: 0.2264 - val_loss: 2.2124
Epoch 2/100
W0000 00:00:1710848286.956247     109 graph_launch.cc:671] Fallback to op-by-op mode because memset node breaks graph update
1407/1407 - 5s - 4ms/step - accuracy: 0.3102 - loss: 1.9185 - val_accuracy: 0.3794 - val_loss: 1.7755
Epoch 3/100
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Epoch 100/100
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Entrenamiento de un modelo de clasificación con redes convolucionales

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

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

Resolviendo una competencia de Kaggle

Clasificando entre perros y gatos

Entrenamiento del modelo de clasificación de perros y gatos

Resumen y siguientes pasos

Siguientes pasos con redes neuronales convolucionales

Comparte tu proyecto de clasificación con redes convolucionales y certifícate