<jupyter_start><jupyter_text>*CIFAR-10* es un dataset similar al *MNIST*, consiste de imágenes de 32x32 pixels y 10 categorías distintas, solo que estas categorías ahora son:- Avión- Auto- Pájaro- Gato- Ciervo- Perro- Rana- Caballo- Barco- Camión https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html Probar distintas redes convolucionales sobre el dataset.<jupyter_code>import matplotlib.pyplot as plt
from keras.datasets import cifar10
(trainX, trainy), (testX, testy) = cifar10.load_data()
print('Train: X=%s, y=%s' % (trainX.shape, trainy.shape))
print('Test: X=%s, y=%s' % (testX.shape, testy.shape))
for i in range(9):
    plt.subplot(330 + 1 + i)
    plt.imshow(trainX[i])
plt.show()<jupyter_output><empty_output>
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