Google Colaboratory como alternativa para el procesamiento de una red neuronal convolucional
Fecha
2020-03-05Autor
BODERO, Elba M.
LOPEZ, Milton P.
CONGACHA, Ana E.
CAJAMARCA, Efren E.
MORALES, Cristian H.
Metadatos
Mostrar el registro completo del ítemResumen
Este estudio realizó un análisis del rendimiento de
Google Colaboratory en el entrenamiento de una red
neuronal convolucional para la clasificación de
imágenes. Las pruebas se realizaron con cuatro
DataSets, se aplicó un enfoque cuantitativo, una
investigación experimental y descriptiva. Se demostró
que no existe una diferencia significativa en el tiempo
de entrenamiento de la red neuronal en Google
Colaboratory y un computador personal, sin embargo,
existe una menor pérdida y mayor precisión del
modelo en la clasificación de imágenes. This study performed an analysis of the performance
of Google Collaboratory in training a convolutional
neural network for image classification. The tests were
carried out with four DataSets, a quantitative
approach, an experimental and descriptive
investigation was applied. It was shown that there is
no significant difference in the training time of the
neural network in Google Collaboratory and a personal
computer, however, there is less loss and greater
accuracy of the model in the classification of images.