mariodorochesi/desafio-4

Implementacion de Red Neuronal para la clasificacion de Ropa

Desafio 3

Este repositorio considera la implementacion de una red neuronal propia para el reconocimiento de patrones en un dataset de 70.000 prendas de ropa distribuidas en 10 categorias.

Ejecución

python3 main.py

Algoritmo Propuesto

Vector de Caracteristicas

Para el desarrollo de esta actividad se ha considerado inicialmente cargar los datos del dataset y distriburilos en 2 secciones, una para la data relacionada a los pixeles de la imagenes y otro para los labels de cada una de las prendas.

Posteriormente se normaliza los vector de pixeles a valores entre 0 y 1.

Oneshot Encoding

En este caso cada uno de los labels en el intervalo [0,9] se ha transformado a un vector de binarios que indica a que categoria pertenece mediante la tecnica de oneshot encoding.

Modelo Propuesto

El modelo propuesto consta de 6 capas aunque tecnicamente podria ser considerado un modelo de 3 capas, debido a que algunas capas son de activacion las cuales no es nada mas que aplicar la funcion de activacion en la propagacion sea forward o backward.

• Flattern Layer : Se encarga de tomar el input y hacer un reshape de la data tanto en la propagacion backward como forward. Es una capa muy utilizada en los frameworks comunes.
• FullyConnectedLayer(28*28, 256): Una capa completamente conectada que toma como entrada todos los pixeles y los lleva a una salida de 256 caracteristicas.
• ActivationLayer : Capa que se encarga se aplicar la funcion de activacion entre dos capas.
• FullyConnectedLayer*(256,128): Toma como entrada las 256 caracteristicas de la capa anterior y las lleva a 128 caracteristicas.
• ActivationLayer: Capa que se encarga se aplicar la funcion de activacion entre dos capas.
• FullyConnectedLayer(128,10): Toma como entrada las 128 caracteristicas anterior y las lleva finalmente a 10 salidas para determinar a que categoria corresponde.

Uso

Existen 3 opciones en el menu, las cuales se describen a continuacion.

Opcion 1

La opción 1 del menu entrena el modelo segun los hiperparametros definidos en el codigo.

Este procedimiento tomó casi 1 hora en mi computador.

Opcion 2

La opción 2 del menu carga el modelo pre-entrenado y lo utiliza para predecir el 30% del dataset.

Finalmente entrega un porcentaje de precision del modelo que anticipo es del 89%.

Opcion 3

Cierra el programa :3