Gracias por el contenido. Tengo una pregunta, no sé si entiendo bien la lógica. Pero la clasificación de los 10 valores se realiza mediante una última capa lineal (que no es entrenable),no?, cómo es posible?, gracias
@@juansensio pero no veo que función de activación utiliza en la última capa, lineal?. Había visto un ejemplo parecido de clasificación Mnist via CNN con Keras, pero utilizaban como última capa una Dense Layer con función Softmax... y tenía sentido al ser un problema de clasificación... Pero en este tutorial no entiendo como el modelo asigna una función de probabilidad a la clasificación. Gracias por tu ayuda
Gracias por el contenido. Tengo una pregunta, no sé si entiendo bien la lógica. Pero la clasificación de los 10 valores se realiza mediante una última capa lineal (que no es entrenable),no?, cómo es posible?, gracias
@@juansensio pero no veo que función de activación utiliza en la última capa, lineal?. Había visto un ejemplo parecido de clasificación Mnist via CNN con Keras, pero utilizaban como última capa una Dense Layer con función Softmax... y tenía sentido al ser un problema de clasificación... Pero en este tutorial no entiendo como el modelo asigna una función de probabilidad a la clasificación. Gracias por tu ayuda
@@juansensio genial, mil gracias
Buenísimo
Sensio: Ojalá pudieras mostrarnos un ejemplo de RN-Convolucionales aplicado a texto. No me lo imagino .
@@juansensio Estaría genial un video de este tema ó mejor aún: La segunda Temporada de NLP !!
me estoy comiendo todos tus videos :,v