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CNN CIFAR-10
# Descrição
Projeto de classificacao de imagens com redes neurais convolucionais (CNN) no dataset CIFAR-10, com 60.000 imagens em 10 categorias (aviao, automovel, passaro, gato, cervo, cao, sapo, cavalo, navio, caminhao). Implementa arquitetura CNN sequencial com camadas Conv2D, MaxPooling2D, Flatten e Dense, usando ativacao ReLU e Softmax. Inclui normalizacao de pixels, aumento de dados com ImageDataGenerator, otimizacao Adam e reducao de learning rate. Visualizacao de metricas de treinamento e matriz de confusao.
# Características principais
$ Classificacao de imagens em 10 categorias com CNN do zero
$ Arquitetura: Conv2D + MaxPooling2D + Dropout + Dense (Softmax)
$ Normalizacao de pixels e aumento de dados
$ Otimizacao Adam com reducao de learning rate
$ Visualizacao de metricas: acuracia, perda e matriz de confusao
$ Avaliacao por categoria com classification report
# Galeria
# Tecnologias utilizadas
