Esta competencia consiste en desarrollar una red convolucional para clasificación de imágenes. Se utilizará el dataset CIFAR-100, que consiste en imágenes fotográficas a color de 32x32 píxeles, clasificadas en 100 clases distintas. El dataset tiene un set de train de 50.000 imágenes (500 de cada clase) y un set de test de 10.000 imágenes (100 de cada clase)

El objetivo es explorar distintas redes y configuraciones de hiperparámetros, utilizando el set de train para entrenar los modelos. Para aplicar técnicas de validación cruzada u otros muestreos de validación, deberá utilizar el set de train.

Se le mostrarán las imágenes de testeo pero no contará con las etiquetas de las clases correspondientes.