metadata
datasets:
- fashion_mnist
language:
- ru
library_name: tf-keras
metrics:
- accuracy
pipeline_tag: image-to-text
Описание модели
Модель нейронной сети, представляет собой нейронную сеть с двумя сверточными слоями, двумя слоями пулинга, слоем дропаута (для предотвращения переобучения), полносвязным слоем и функцией активации softmax. Она была обучена на датасете Fashion MNIST, который содержит изображения одежды разных категорий. Модель определяет метку (одежда, обувь, сумка) по рисунку 28*28
Последовательная архитектура модели
Последовательная архитектура модели выглядит следующим образом:
Общее количество обучаемых параметров модели
Алгоритмы оптимизации и функция ошибки
Модель была обучена с помощью алгоритма оптимизации Adam и функции ошибки categorical_crossentropy.
Размеры тренировочного, валидационного и тестового датасетов
Размеры тренировочного, валидационного и тестового датасетов:
- Размер тренировочного датасета: 60 000 изображений
- Размер валидационного датасета: 10 000 изображений
- Размер тестового датасета: 10 000 изображений
Результаты обучения модели
Работа модели
