Model Creation CNN es un ejemplo práctico y sencillo de cómo crear y entrenar una red neuronal convolucional con TensorFlow para clasificar imágenes de gatos y perros usando un subconjunto del dataset. El objetivo es mostrar de principio a fin un flujo de trabajo reproducible que incluye preparación de datos, diseño del modelo, entrenamiento, evaluación y recomendaciones para desplegar el resultado en entornos productivos.
Comenzamos con la preparación de datos, organizando un conjunto parcial de imágenes en carpetas por clase y aplicando normalización y aumento de datos para mejorar la generalización. Es habitual redimensionar las imágenes a un tamaño fijo, por ejemplo 150x150 o 224x224, y dividir el dataset en entrenamiento y validación. El aumento de datos con rotaciones, volteos, zoom y traslaciones ayuda a que la CNN aprenda patrones robustos incluso cuando el conjunto es limitado.
El modelo CNN se construye en capas: bloques de convolución y pooling para extraer características, seguidos de capas densas para la clasificación binaria. Se recomienda incluir regularización como Dropout y, en caso de ser necesario, L2 para evitar sobreajuste. Una configuración típica usa la función de pérdida binary_crossentropy, el optimizador Adam con una tasa de aprendizaje inicial moderada y métricas como accuracy y AUC. Para estabilizar el entrenamiento, es útil utilizar callbacks como EarlyStopping y ModelCheckpoint, además de un plan de ajuste de la tasa de aprendizaje si la métrica se estanca.
En la evaluación, más allá de la precisión, conviene analizar la AUC, la matriz de confusión y la curva precisión exhaustividad para calibrar umbrales según el caso de uso. Si el conjunto está desbalanceado, aplicar técnicas de reponderación de clases o muestreo estratificado. Para mejorar resultados, una extensión natural es el aprendizaje por transferencia con arquitecturas como MobileNetV2, EfficientNet o Xception, que suelen ofrecer mejor rendimiento con menos datos etiquetados.
El cuaderno con el código de referencia está disponible en el repositorio público Notebook en GitHub. Puedes adaptarlo a tu infraestructura añadiendo registro de experimentos, seguimiento de métricas y exportación del modelo para inferencia.
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