Resolución del dataset Zalando, consistente en 70000 imágenes de 28x28x1 con distintos tipos de prendas. El objetivo consiste en clasificar correctamente las distintas prendas.
Este ejercicio se realizará en dos partes:
1.- Usando varios tipos de redes neuronales "clásicas". Se planteará una plantilla de proghramación con la que poder monitorizar el avance del entrenamiento tras cada epoch y veremos distintas situaciones de overfitting.
Para reproducir el trabajo y ver sus comentarios y desarrollo, lo más sencillo es abrir el Jupyter Notebook mi_fashion_mnist.ipynb. Aquí está todo autocontenido y, incluso, puede usasse la TPU de Kaggle si lo subes ahí, lo que se agradece. En este caso lo hice así, porque subí el notebook a Kaggle.
Pero, por otro lado, las clases con los modelos y otros scritps de ayuda están también definidos en el repositorio, para ser utilizados en un programa Python en caso necesario.
2.- Trataremos de elevar el accuracy algo más empleando técnicas de ensamble.