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clase:iabd:pia:2eval:tema09 [2025/02/15 19:50] admin [Parada anticipada] |
clase:iabd:pia:2eval:tema09 [2025/02/15 20:07] (actual) admin [Ejercicios] |
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Línea 324: | Línea 324: | ||
===== Callbacks ===== | ===== Callbacks ===== | ||
+ | ==== Guardar mejor modelo ==== | ||
+ | Al entrenar no siempre la última época es el mejor modelo, por ello hay un callback de keras que nos guarda el mejor modelo. Se llama '' | ||
+ | |||
+ | La clase contiene entre otros los siguientes parámetros: | ||
+ | * '' | ||
+ | * '' | ||
+ | * '' | ||
+ | * '' | ||
+ | |||
+ | <sxh python> | ||
+ | from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint | ||
+ | |||
+ | checkpoint_callback = ModelCheckpoint( | ||
+ | ' | ||
+ | monitor=' | ||
+ | save_best_only=True, | ||
+ | mode=' | ||
+ | ) | ||
+ | |||
+ | |||
+ | history=model.fit(x_train, | ||
+ | |||
+ | </ | ||
==== Parada anticipada ==== | ==== Parada anticipada ==== | ||
Línea 351: | Línea 374: | ||
</ | </ | ||
+ | |||
+ | <note tip> | ||
+ | ¿Tiene sentido usar '' | ||
+ | </ | ||
+ | |||
Más información: | Más información: | ||
+ | * [[https:// | ||
* [[https:// | * [[https:// | ||
* [[https:// | * [[https:// | ||
- | ==== Guardar mejor modelo ==== | ||
- | Al entrenar no siempre la última época es el mejor modelo, por ello hay otro callback de keras que nos guarda el mejor modelo. Se llama '' | ||
- | |||
- | La clase contiene entre otros los siguientes parámetros: | ||
- | * '' | ||
- | * '' | ||
- | * '' | ||
- | * '' | ||
- | |||
- | <sxh python> | ||
- | from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint | ||
- | checkpoint_callback = ModelCheckpoint( | ||
- | ' | ||
- | monitor=' | ||
- | save_best_only=True, | ||
- | mode=' | ||
- | ) | ||
- | |||
- | |||
- | history=model.fit(x_train, | ||
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- | </ | ||
===== Ejercicios ===== | ===== Ejercicios ===== | ||
- | ==== Ejercicio 1 ==== | + | ==== Ejercicio 1.A ==== |
Crea una red neuronal para predecir si una persona va a tener una enfermedad cardíaca. Para ello se han usado los datos de {{https:// | Crea una red neuronal para predecir si una persona va a tener una enfermedad cardíaca. Para ello se han usado los datos de {{https:// | ||
Línea 411: | Línea 418: | ||
Los datos son los siguientes: {{ : | Los datos son los siguientes: {{ : | ||
+ | |||
+ | ==== Ejercicio 1.B ==== | ||
+ | Mejora la red normalizando los datos . Usa '' | ||
+ | |||
+ | ¿Ha mejorado la red? | ||
+ | |||
+ | ==== Ejercicio 1.C ==== | ||
+ | Modifica la red de forma que haya muchas neuronas y que haya sobreajuste. | ||
+ | |||
+ | Debes mostrar una gráfica en la que se vea el //loss// en entrenamiento y validación. | ||
+ | |||
+ | Ahora vamos a comprobar si es mejor regularizar (L1, L2 y L1L2) o simplemente no sobreentrenar para ello crea una gráficas similares a éstas: | ||
+ | |||
+ | {{clase: | ||
+ | |||
+ | |||
+ | ==== Ejercicio 1.D ==== | ||
+ | Repite ahora las gráficas pero en vez de regularizar, | ||
+ | |||
+ | ==== Ejercicio 1.E ==== | ||
+ | Usa ahora '' | ||
+ | |||