Работа с малым объёмом данных для бинарной классификации в нейросетях

Задача: Реализовать нейросеть, которая будет делать двоичную классификацию снимков(всего 160 шт. обучающая выборка и 40 шт. тестовая) У меня gpu amd, судя по видеороликам, все используют tensorflow, где нужна CUDA, но пой мою видеокарту он не подходит. Вопрос: как лучше браться за эту задачу, какие средства использовать и нужны ли мне фреймворки. Думаю свёрточная нейросеть подошла бы, но не с нуля же её придумывать.