CNN aplicada a Cifar10 con monitorización de overfitting y grabación de modelo óptimo.

Se usa la arquitectura VGGNet (light) y dos callbacks muy útiles:

• Monitorización, dibujando después de cada epoch los valores de loss y accuracy de los datasets de entrenamiento y validación. Así, podemos vigilar tras cada epoch si hay divergencia preocupante y detener el proceso si se presenta overfitting.
• Checkpoint, usando el callback ModelCheckpoint de Keras para grabar después de cada epoch solo los pesos cuando la accuracy aumente, descartando los epochs donde no lo haga.

El código se ejecuta desde la terminal con:

python fit_model.py -o output

En la ruta especificada tras el argumento -o se grabarán los archivos con el plot de último epoch, un json con el histórico de loss y accuracy y el modelo óptimo