Modelos secuenciales

Introducción

En el ecosistema de TensorFlow, Keras es una API que proporciona una interfaz sencilla y consistente para definir modelos de aprendizaje profundo. Una característica particular de Keras es su enfoque en la simplicidad y la facilidad de uso, especialmente a través de la implementación de modelos secuenciales. En esta lección, exploraremos las razones por las que los modelos secuenciales son valiosos, cómo definirlos y algunos errores típicos para evitar.

Explicación principal con ejemplos

Qué es un modelo secuencial

Un modelo secuencial en Keras es simplemente una serie de capas conectadas de forma lineal. Es ideal para crear modelos donde las capas se apilan una tras otra, como en redes neuronales simples y secuenciales.

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# Crear un modelo secuencial
model = Sequential()

# Agregar capas densamente conectadas (fully connected layers)
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(100,)))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))  # Capa de salida con una sola neurona

Usando modelos secuenciales

La definición de un modelo secuencial es muy directa. Primero, se crea una instancia de Sequential(). Luego, se añaden capas a través del método .add().

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# Crear un modelo secuencial con dos capas ocultas y una capa de salida
model = Sequential([
    Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dense(30, activation='softmax')
])

# Compilar el modelo
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

Ejemplo práctico: Clasificación de imágenes

Para ilustrar mejor cómo funcionan los modelos secuenciales, vamos a definir un modelo para clasificar imágenes en dos categorías.

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# Crear un modelo secuencial con convoluciones y una capa de salida
model = Sequential([
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Flatten(),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(2, activation='softmax')  # Capa de salida con dos neuronas para clasificación binaria
])

# Compilar el modelo
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

Errores típicos / trampas

Aunque los modelos secuenciales son fáciles de definir, hay varios errores que podrían surgir si no se tienen cuidados:

1. Desconectividad entre capas: Asegúrate de que cada capa está correctamente conectada a la siguiente. Si olvidas añadir una capa o fallas en conectarla con add(), obtendrás un error.

1. Incorrecto tamaño de entrada: Verifica siempre el tamaño de la entrada del modelo. El valor input_shape debe coincidir con los datos que se van a alimentar al modelo. Un error común es usar un tamaño incorrecto, lo cual generará errores durante el entrenamiento.

1. Función de activación inadecuada: Asegúrate de seleccionar la función de activación adecuada para cada capa en función del problema y del siguiente tipo de capa. Usar una función de activación no apropiada puede llevar a malos resultados o errores durante el entrenamiento.

Checklist accionable

Aquí tienes algunos pasos clave para asegurarte de que estás definiendo tus modelos secuenciales correctamente:

1. Verifica la documentación: Siempre consulta la documentación oficial de Keras para asegurarte de usar las funciones y parámetros adecuados.
2. Comprueba el tamaño del tensor: Asegúrate de que cada capa recibe un tensor con la forma correcta. Utiliza model.summary() para verificar el shape después de añadir una nueva capa.
3. Ajusta las funciones de pérdida y métricas: Para problemas clasificación binaria, usa binary_crossentropy y accuracy. Para clasificación multiclase, usa categorical_crossentropy.
4. Comprueba la conectividad: Verifica que cada capa se añade correctamente a continuación de la anterior.
5. Especifica correctamente los argumentos de entrada: Si estás trabajando con datos tabulares o secuenciales, asegúrate de especificar el tamaño correcto en input_shape.

Cierre: Siguientes pasos

Con un entendimiento sólido del uso de modelos secuenciales, es hora de seguir avanzando. Aquí hay algunos pasos para considerar:

• Práctica: Define y entrena varios modelos secuenciales con datos diferentes.
• Exploración adicional: Aprende sobre otros tipos de capas en Keras como Conv2D y LSTM.
• Implementación real: Aplica tus conocimientos a un proyecto real, como clasificar imágenes o predecir valores numéricos.

En resumen, los modelos secuenciales son una herramienta valiosa en la construcción de redes neuronales. Con su simplicidad y flexibilidad, puedes implementar soluciones efectivas para una variedad de problemas de aprendizaje profundo.