me disculpo por mi error, aqui lo tienes de nuevo:
Importar las bibliotecas necesarias
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

Definir la arquitectura de la CNN
model = Sequential()

Añadir la primera capa convolucional
model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))

Añadir la capa de pooling
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

Añadir la segunda capa convolucional
model.add(Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))

Añadir la capa de pooling
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

Aplanar la salida de la última capa convolucional
model.add(Flatten())

Añadir la capa de redes neuronales totalmente conectadas
model.add(Dense(units=128, activation='relu'))

Añadir la capa de salida
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))

Compilar el modelo
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

Entrenar el modelo con los datos de entrenamiento
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

Evaluar el modelo con los datos de prueba
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)

Imprimir la precisión del modelo
print('Precisión del modelo:', test_acc)

En este ejemplo, se define una CNN con dos capas convolucionales y dos capas de pooling, seguidas de una capa de redes neuronales totalmente conectadas y una capa de salida. La red se compila con la función de pérdida binaria y se entrena con un conjunto de datos de entrenamiento y prueba. Finalmente, se evalúa la precisión del modelo utilizando los datos de prueba y se imprime el resultado.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence