Del curso: Domina Python: TensorFlow
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Métodos para compilar y entrenar un modelo
Del curso: Domina Python: TensorFlow
Métodos para compilar y entrenar un modelo
En este archivo de Python, se ha definido un modelo para la clasificación de imágenes usando el dataset MNIST, un dataset de imágenes de dígitos escritos a mano. El modelo creado tiene una capa de entrada, dos capas ocultas y una capa de salida. Si bien el modelo de la red neuronal es el encargado de aprender y hacer predicciones a partir de los datos que recibe, por sí solo no puede hacer nada. Es necesario compilarlo y entrenarlo para que pueda realizar predicciones sobre datos que aún no ha visto. El proceso de compilación prepara el modelo para el entrenamiento, mientras que el entrenamiento es el proceso en el que la red aprende a partir de los datos. Para compilar el modelo, usamos el método compile aplicado al objeto del modelo. Aquí definimos model.compile. Dentro de compile, debemos definir tres parámetros importantes para el entrenamiento. Primero, el optimizador. Este se encarga de ajustar los pesos y el bias del modelo durante el entrenamiento con el fin de minimizar la…
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