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así que escalemos un poco nuestro ejemplo estamos usando una arquitectura de red neuronal convolucional que se conoce como resnet50 resnet 50 es una red neuronal convolucional de 50 capas con una propiedad especial que no estamos siguiendo estrictamente la regla de que solo hay conexiones entre capas sucesivas así que resnet está utilizando lo que se llama aprendizaje residual las capas reales están omitiendo algunas conexiones y conectándose a capas más abajo para mejorar el rendimiento pero los detalles sobre eso están más allá del alcance de este curso y afortunadamente esta clase ya nos proporciona un modelo preparado y compilado importamos un lector de imágenes y algunos ayudantes de pre y post-procesamiento pero se pone aún mejor no solo se nos proporciona un modelo preparado sino que también se nos proporciona el modelo ya entrenado así que en este caso especificamos que queremos obtener los pesos basados en un entrenamiento que se ha realizado en el conjunto de datos imagenet así que el conjunto de datos imagenet es una base de datos pre-clasificada con más de 14 millones de imágenes en
