Laboratorio CNN MNIST
Entrena una CNN compacta para 10 digitos y dibuja un digito para inferencia en vivo.
Las muestras demo estan empaquetadas por clase 0..9. La carga base trae 10 imagenes por clase.
Usa Agregar +10 por clase para escalar a 20, 30, 40, 50 (max 500).
Disenado para experimentos rapidos manteniendo balance de clases.
El modelo produce una distribucion softmax de 10 clases.
$$\hat{y}_c = \frac{e^{z_c}}{\sum_{k=0}^{9} e^{z_k}}, \quad L = -\frac{1}{N}\sum_i\sum_{c=0}^{9} y_{ic}\log(\hat{y}_{ic})$$
Ajusta LR, batch, optimizador y arquitectura para balancear velocidad y estabilidad.
Cargado por clase: 0 / 50
Dataset: 0
Epoca: 0
Perdida: -
Precision: -
Muestras demo
Cargando imagenes de digitos...
Dibujar y predecir
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