<jupyter_start><jupyter_text>1.A partir del dataset mnist (tf.keras.datasets.cifar10.load_data()), realiza una clasificación usando:** Las imágenes son a color, es decir, tienen 3 dimensiones (rgb). Para este problema, antes de empezar, transforma las imágenes a blanco y negro para que tengan 1 sola dimensión de profundidad **. 1. Una CNN con:    - 1 capa convolutiva con 8 neuronas    - 1 MaxPool quedando las dimensiones de la imagen a la mitad    - 1 dropout 0.25    - 1 Flatten    - 1 dense con 32 neuronas    - 1 dense con 10 (salida)2. Una CNN con:    - 1 capa convolutiva con 8 neuronas    - 1 MaxPool quedando las dimensiones de la imagen a la mitad    - 1 dropout 0.25    - 1 Flatten    - 1 dense con 16 neuronas    - 1 dense con 32 neuronas    - 1 dense con 10 (salida)¿ Cuál ha dado mejor resultado?Para compilar el modelo, usa:<jupyter_code>model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])<jupyter_output><empty_output>
StarcoderdataJupyterStructuredCleanDedup