christ-gm/PneumoniaMNIST

PneumoniaMNIST

This is a proyect about using Pre-trained models with the objective to predict Pneumonia on Xrays.

Use python3.11

mejores modelos loss (validation):

1. ResNet50_ft_validation (0.0865)
2. VGG16_freezed_validation (0.0807)
3. VGG16_ft_validation (0.1025)
4. ResNet50_freezed_validation (0.106)

mejores modelos Accuracy (validation):

1. VGG16_freezzed_validation (0.9733)
2. ResNet50_ft_validation (0.9685)
3. VGG16_ft_validation (0.9637)
4. ResNet50_freezed_validation (0.9618)

mejores modelos Recall (Validation):

1. VGG16_freezed_validation (0.9835)
2. ResNet50_freezed_validation (0.9848)
3. VGG16_ft_validation (0.9674)
4. Resnet50_ft_validation (0.9737)

Ranking

1. VGG16_freezed_validation: Se clasifica como el mejor modelo ya que tiene el menor valor de loss, la mayor precisión (accuracy) y el mayor recall.

2. ResNet50_ft_validation: Se clasifica en segundo lugar debido a su buen rendimiento en términos de loss y accuracy, aunque su recall es ligeramente menor que el primer modelo.

3. VGG16_ft_validation: Se posiciona en tercer lugar, ya que tiene un valor de loss y accuracy inferiores a los modelos anteriores, aunque su recall es aceptable.

4. ResNet50_freezed_validation: Se clasifica en último lugar, ya que tiene el mayor valor de loss y su rendimiento en términos de accuracy y recall es inferior a los otros modelos.