File size: 1,376 Bytes
da95400 bacced4 da95400 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 |
# Распознавание класса изображений на датасете mnist.
# Задача НС
Сама модель распознаёт к какому из 10 классов относится изображение.
## Изображение послойной архитектуры:
![Изображение послойной архитектуры](./model.png)
## Общее количество обучаемых параметров
Обучаемых параметров: 54,410
## Используемые алгоритмы оптимизации и функция ошибки
Алгоритм оптимизации - `adam`
Функция ошибки - `categorical_crossentropy`
## Размеры тренировочного, валидационного и тестового датасетов:
Тренировочный: 60000
Тестовый: 10000
Валидационный(тестовый): 10000
## Результаты обучения модели: loss и accuracy на всех трёх датасетах:
Train Loss: 0.15321196615695953
Train Accuracy: 0.9462166428565979
Test Loss: 0.26492342352867126
Test Accuracy: 0.9081000089645386
Validation Loss: 0.26492342352867126
Validation Accuracy: 0.9081000089645386
## Результаты работы программы и нейросети:
![](work.png) |