Google Colaboratory como alternativa para el procesamiento de una red neuronal convolucional

Abstract

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.