Ejercicio 2: Evita el sobreajuste
En este ejercicio, mejorarás el modelo de la CNN relacionado con la clasificación de gatos frente a perros que creaste en el Ejercicio 1 mediante la aplicación del aumento de datos y la regularización de retirados:
Práctica de AA: Clasificación de imágenes
Salvo que se indique lo contrario, el contenido de esta página está sujeto a la licencia Atribución 4.0 de Creative Commons, y los ejemplos de código están sujetos a la licencia Apache 2.0. Para obtener más información, consulta las políticas del sitio de Google Developers. Java es una marca registrada de Oracle o sus afiliados.
Última actualización: 2025-07-27 (UTC)
[null,null,["Última actualización: 2025-07-27 (UTC)"],[[["\u003cp\u003eThis exercise focuses on enhancing a Convolutional Neural Network (CNN) model for cat-vs-dog image classification, building upon a previous exercise.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe enhancements involve implementing data augmentation techniques and dropout regularization to mitigate overfitting and improve model generalization.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eYou will actively apply these techniques in a provided coding exercise using Google Colab.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# ML Practicum: Image Classification\n\n\u003cbr /\u003e\n\n### Exercise 2: Preventing Overfitting\n\nIn this exercise, you'll improve the CNN model for cat-vs.-dog\nclassification you built in [Exercise 1](/machine-learning/practica/image-classification/exercise-1) by applying\ndata augmentation and dropout regularization: \n[Launch exercise](https://colab.research.google.com/github/google/eng-edu/blob/main/ml/pc/exercises/image_classification_part2.ipynb?utm_source=practicum-IC&utm_campaign=colab-external&utm_medium=referral&hl=en&utm_content=imageexercise2-colab)"]]