---
datasets:
- fashion_mnist
language:
- ru
metrics:
- accuracy
library_name: keras
tags:
- images
---
# 1)Описание задачи которую выполняет НС;

Модель нейронной сети,предназначена для решения задачи классификации изображений одежды с использованием датасета Fashion MNIST

# 2)Изображение послойной архитектуры НС на которой указаны размеры слоя, функция активации;
![Изображение послойной архитектуры НС](https://huggingface.co/D3nkik/My_task/blob/main/image1.png)
# 3)Общее количество обучаемых параметров НС;
![Общее количество обучаемых параметров](https://huggingface.co/D3nkik/My_task/blob/main/3.png)
# 4)Используемый алгоритмы оптимизации и функция ошибки;

В коде,используется алгоритм оптимизации Adam и функция ошибки Sparse Categorical Crossentropy.
Функция ошибки Sparse Categorical Crossentropy используется для многоклассовой классификации, когда классы являются взаимоисключающими.
# 5)Размеры тренировочного, валидационного и тестового датасетов;
![Размеры](https://huggingface.co/D3nkik/My_task/blob/main/3.png)
# 6)Результаты обучения модели: loss и accuracy на всех трёх датасетах.
![Результаты](https://huggingface.co/D3nkik/My_task/blob/main/3.png)