Trabajo Práctico para la materia de Redes Neuronales
Inicialmente se ejecutó la notebook 0_EDA.ipynb, la cual resultó útil para familiarizarse con el dataset.
Luego se trabajó extensamente sobre la notebook 1_Modelo Simple.ipynb. Esta fue modificada considerablemente, principalmente agregando numerosos experimentos para visualizarlos de forma clara en TensorBoard.
Todos los experimentos se encuentran en la carpeta runs/ y están documentados con su correspondiente título. Para visualizar todas las runs en TensorBoard se utiliza el comando tensorboard --logdir=runs/
Esta primer instancia resultó clave para responder la mayoria de las preguntas; otras fueron investigadas en internet.
Posteriormente se ejecutó la notebook 2_Modelo Simple con búsqueda de HP.ipynb, la cual —me di cuenta tarde— debí haberla corrido en mi PC (puesto a los recursos que tiene disponible), no en la laptop.
La ejecución tomó aproximadamente 12 horas, durante las cuales se evaluaron 88 modelos, analizando cuál obtuvo el mejor desempeño.
Finalmente se ejecutó la notebook 3_CNN con búsqueda de HP.ipynb en la PC, entrenando 75 modelos en aproximadamente 5 horas.
Todas las preguntas teóricas y el análisis de los resultados fueron contrastados en el informe, MLFlow resultó ser de gran utilidad principalmente para las búsquedad de hiperparámetros.
Es importante destacar que el proyecto debió ser comprimido, y que debido a su gran tamaño, no incluye las runs generadas para el MLFlow (carpeta mlruns).
Existen dos archivos comprimidos:
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Skin Classification MLP
Ejecutado completamente en la laptop (no contiene las runs del CNN). -
Skin Classification CNN
Contiene las runs del MLP realizadas con la laptop (excepto la búsqueda de HP) y las runs de búsqueda de HP correspondientes a la CNN.