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CNN CIFAR-10 v2
# Descripción
Iteración mejorada del clasificador CIFAR-10 con CNN profunda. Rediseña la arquitectura con más capas convolucionales, filtros adicionales y mejor regularización. La red consta de 4 bloques Conv2D-BatchNorm-MaxPool con 32, 64, 128 y 256 filtros respectivamente, seguidas de capas Dense con Dropout agresivo (0.5). Se utiliza aumento de datos avanzado (rotación 20°, zoom 15%, desplazamiento 20%, volteo horizontal), tasa de aprendizaje adaptativa con ReduceLROnPlateau, EarlyStopping con paciencia 15, y reescalado de píxeles. El objetivo es superar la precisión de la iteración anterior mediante ajuste sistemático de hiperparámetros y validación cruzada.
# Características principales
$ Arquitectura CNN profunda con 4 bloques convolucionales
$ Batch Normalization después de cada capa Conv2D
$ Aumento de datos avanzado con parámetros optimizados
$ Regularización con Dropout (0.5) en capas densas
$ EarlyStopping, ReduceLROnPlateau y checkpoint del mejor modelo
$ Validación cruzada y comparativa de precisión vs iteración anterior
# Galería
# Tecnologías utilizadas
