Create README.md
Browse files
README.md
ADDED
@@ -0,0 +1,26 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
+
Карточка НС должна содержать:
|
2 |
+
1. Описание задачи которую выполняет НС;
|
3 |
+
2. Изображение послойной архитектуры НС на которой указаны размеры слоя, функция
|
4 |
+
активации;
|
5 |
+
3. Общее количество обучаемых параметров НС;
|
6 |
+
4. Используемый алгоритмы оптимизации и функция ошибки;
|
7 |
+
5. Размеры тренировочного, валидационного и тестового датасетов;
|
8 |
+
6. Результаты обучения модели: loss и accuracy на всех трёх датасетах
|
9 |
+
|
10 |
+
# Описание задачи
|
11 |
+
Дан датасет mnist по входному изображению определить остаток от деления этой цифры
|
12 |
+
на 3;
|
13 |
+
# Послойная архитектура НС
|
14 |
+

|
15 |
+
# Общее количество обучаемых параметров НС
|
16 |
+

|
17 |
+
# Используемые алгоритмы оптимизации и функция ошибки
|
18 |
+
Использованная **функция ошибки** - **категориальная кроссэнтропия** для повышения качества нейронной сети
|
19 |
+
Использованный **алгоритм оптимизации - adam** из Keras
|
20 |
+

|
21 |
+
# Размеры тренировочного, валидационного и тестового датасетов:
|
22 |
+
Размер тренировочного датаеста: 60.000 фото 28х28
|
23 |
+
Размер валидационного датасета: 10% от тренировочного = 6.000 фото 28х28
|
24 |
+
Размер тестового датасета: 10.000 фото 28х28
|
25 |
+
# Результаты обучения модели
|
26 |
+

|