Proyecto de redes neuronales, realizado por Jorge Armas Morales y Marcos Ismael Medina Castellano para la asignatura de Fundamentos de los Sistemas Inteligentes.
Grado en Ingeniería Informática
La idea de esta red neuronal es crear un clasificador de imágenes que pueda clasificar diferentes paisajes urbanos bajo 6 clases diferentes. Para todo el proyecto se utiliza la librería keras. A la hora de configurar el set de entrenamiento de utiliza la técnica de data augmentation. La estructura de la red consta de 4 capas convolutivas de 16, 32, 64 y 128 neuronas respectivamente con un kernel 6x6. Las capas se intercalan siempre con una capa de maxpooling 2x2 y otra de dropout de 25% (salvo por un 50% en la capa final) con tal de evitar el maxpooling. Para concluir la estructura tenemos un proceso de flatten, una capa fully conected con las mismas condiciones anteriores y 128 neuronas y la última capa fully connected con función de activación softmax para obtener la clase de la imagen evaluada.
Con esta estructura se consigue una precisión de validación del 86.3%
Gráfica de evolución:
Matriz de confusión:
GPU utilizada: GTX 1660 Ti Max Q