Laboratorio CNN binario
CNN pequena para classificacao de duas classes com visualizacao de filtros e feature maps.
Esta pagina treina uma CNN compacta: Conv(3x3) -> ReLU -> Flatten -> Dense -> ReLU -> Dense -> Softmax.
Imagens sao convertidas para tons de cinza e redimensionadas para 32x32.
Rotulos binarios sao mapeados para probabilidades de classe 1 e 2.
A rede e otimizada com entropia cruzada em duas classes:
$$ L = -\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\sum_{c=1}^{2} y_{ic}\log(\hat{y}_{ic}) $$
LR menor e mais estavel; LR maior e mais rapido porem mais ruidoso.
- Carregue imagens demo de gato/cao ou envie arquivos personalizados.
- Inicialize pesos, rode algumas epocas e monitore perda e acuracia.
- Confira filtros e feature maps para entender a primeira conv.
- Envie uma imagem de teste e inspecione probabilidades.
Dataset: 0
Epoca: 0
Perda: -
Acuracia: -
Imagens de treino
Imagens sao redimensionadas para 32x32 em tons de cinza antes do treino.
Carregando imagens...
Filtros conv (tempo real)
Predicao
-