La CNN completa, por dentro
Una LeNet-5 aprende a leer dígitos de MNIST: lotes reales, la pérdida de cada imagen, el backward capa por capa y el paso de AdamW.
Versión preliminar: todavía está en revisión y puede tener errores.
Qué vas a aprender
- Cómo se reparten las imágenes de MNIST: 55.000 para entrenar, 5.000 para validar y 10.000 de prueba, en lotes de 128.
- Cómo nace la LeNet-5 con pesos al azar y cuáles de sus capas aprenden: 44.426 parámetros.
- La ida de un lote real, capa por capa: convoluciones, ReLU, pooling, aplanar y capas densas.
- La pérdida de cada imagen y del lote, y la vuelta (backward) capa por capa hasta el paso de AdamW.
- Cómo se valida cada época y cómo la red ya entrenada reconoce un 3 que nunca vio.
Antes de empezar
Saber qué es una neurona y una capa densa ayuda, pero no es indispensable: cada operación se muestra con sus números.
Cuánto dura
86 pasos entrenar · 43 predecir · 5 épocas. A tu ritmo, unos 30 minutos. Avanza con las flechas del teclado o con los botones de abajo; Ctrl + rueda del mouse acerca el dibujo.