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Imagenette // Tarea 1 - Taller de Deep Learning

imagenette à la yoni (WIP)

Repositorio para la primer tarea del Taller de Deep Learning.

Estructura del repositorio

  • 0_resources/: Referencias utilizadas (artículos, papers, blogs, videos, etc). La mayoría, al momento de escribir esto, no han sido leídas, vistas, utilizadas. En un futuro quién sabe, espero que sí.
  • 1_decisions/: Documentación de las decisiones tomadas durante el proceso. Y también un ROADMAP con los pasos qué, en el mejor de los casos, van a ser seguidos. Spoiler: no está siendo así.
  • EDA.md: Resultados del análisis exploratorio de datos.
  • 2_assets/: Imágenes, gráficos, tablas, etc. generados durante el proceso.
  • 3_best_models/: Mejores hipotesis de las distintas arquitecturas probadas al hacer selección de modelos.
  • 4_best_models_long_training/: Mejores modelos luego de hacer un entrenamiento más extenso.
  • 5_final_model/: Modelos finales luego de juntar train y validation set.

Las carpetas 3_best_models/, 4_best_models_long_training/ y 5_final_model/ pesan demasiado como para subirlas a GitHub :( Igualmente, están subidos a Weights & Biases como Artifacts.

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imagenette à la yoni

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