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aprendamos el estado del arte en la clasificación de imágenes en 2022 descubriremos qué hace la mayor diferencia en la clasificación de imágenes la entrada es una imagen y la salida es una sola etiqueta de clase como gato perro etc. antes de repasar los modelos de última generación aprendamos sobre el conjunto de datos imagenet en el que se informa la precisión de la clasificación de imágenes es un conjunto de datos que consiste en más de 14 millones de imágenes con más de 20 000 clases un subconjunto de este conjunto de datos se utilizó en el desafío de reconocimiento visual a gran escala de imagenet entre 2012 y 2017. este subconjunto consiste en 1.28 millones de imágenes de entrenamiento con 1000 clases también proporcionan 50 000 imágenes de validación y 100 000 imágenes de prueba para informar la precisión hay dos medidas de precisión si al modelo se le da solo una suposición para obtener la respuesta correcta la precisión se llama precisión de la primera opción por otro lado en la precisión de las cinco mejores si la respuesta o etiqueta correcta está en las cinco mejores suposiciones realizadas por el modelo consideramos la respuesta c
