Construcción de la CNN

Introducción

La construcción de una red convolucional (CNN) desde cero no es solo un ejercicio académico; es una habilidad valiosa que te permitirá aplicar modelos avanzados en problemas reales de visión por computador. Este mini-proyecto te guiará a través del proceso de definición y construcción de una CNN, desde la preparación del dataset hasta el entrenamiento y evaluación del modelo.

Explicación principal

Para este proyecto, usaremos el conjunto de datos CIFAR-10, que consta de 60,000 imágenes en color de 32x32 píxeles con 10 categorías. Nuestra CNN se compone de varias capas convolucionales y densas.

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
from torchvision.datasets import CIFAR10

# Definición del modelo
class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, padding=1)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.flatten = nn.Flatten()
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 16 * 16, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.pool(x)
        x = self.flatten(x)
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# Instanciación del modelo
model = SimpleCNN()

Errores típicos / trampas

1. Omisión de la normalización: Es común omitir la normalización en los datos, lo que puede afectar el rendimiento y el entrenamiento. Asegúrate de normalizar tus imágenes.

   transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
   trainset = CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)

1. Ignorar el tamaño de los mapas de características: Es fácil olvidarse del cálculo exacto de las dimensiones del mapa de características después de cada convolución y pooling. Esto puede llevar a errores en la definición de las capas densas.

   # Cálculos para el tamaño final después de la convolución y pooling

1. Sobrecargar con demasiadas capas: A menudo, agregar muchas capas sin una adecuada regularización puede llevar a overfitting. Incluye técnicas como dropout o batch normalization.

Checklist accionable

1. Definir el conjunto de datos:

• Usar un conjunto de datos como CIFAR-10.
• Aplicar transformaciones adecuadas (normalización, escalado).

1. Inicializar la CNN:

• Definir las capas convolucionales y densas.
• Configurar los parámetros adecuadamente.

1. Entrenamiento del modelo:

• Configurar el optimizador (por ejemplo, Adam).
• Definir una función de pérdida (por ejemplo, cross-entropy).

1. Evaluación del modelo:

• Evaluar la precisión en un conjunto de prueba.
• Usar técnicas como validación cruzada para evitar overfitting.

1. Análisis y optimización:

• Analizar las predicciones incorrectas.
• Optimizar el modelo mediante ajustes a hiperparámetros o arquitectura.

Cierre

Siguientes pasos

• Implementar técnicas de regularización: Aplica dropout, batch normalization o L2 regularización para mejorar la generalización del modelo.
• Optimizar hiperparámetros: Experimenta con tamaños de lote, tasas de aprendizaje y tipos de optimizador para obtener el mejor rendimiento.
• Aplicar transfer learning: Explora cómo usar modelos preentrenados para mejorar tus resultados.

Siguiendo estos pasos, podrás construir y entrenar tu propia CNN desde cero, abriendo camino hacia la resolución efectiva de problemas de visión por computador.