Update README.md
Browse files
README.md
CHANGED
@@ -5,3 +5,33 @@ metrics:
|
|
5 |
- accuracy
|
6 |
library_name: keras
|
7 |
---
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
5 |
- accuracy
|
6 |
library_name: keras
|
7 |
---
|
8 |
+
# Модель для распознования цифр
|
9 |
+
## Обученная на датасете "mnist"
|
10 |
+
## Изображение послойной архитектуры:
|
11 |
+
![](image.png)
|
12 |
+
### Предназначение модели:
|
13 |
+
Данная модель служит для определения цифр по входному изображению.
|
14 |
+
|
15 |
+
|
16 |
+
Общее количество обучаемых параметров равно 431018.
|
17 |
+
|
18 |
+
|
19 |
+
Алгоритм оптимизации: adam
|
20 |
+
|
21 |
+
Функция ошибки: categorical_crossentropy
|
22 |
+
|
23 |
+
|
24 |
+
### Размеры датасетов:
|
25 |
+
Тренировочного: 45 000
|
26 |
+
|
27 |
+
Валидационного: 15 000
|
28 |
+
|
29 |
+
Тестового: 10 000
|
30 |
+
|
31 |
+
|
32 |
+
### Размеры loss и accuracy на датасетах:
|
33 |
+
На тренировочном: loss: 0.0541 - accuracy: 0.9854
|
34 |
+
|
35 |
+
На валидационном: loss: 0.0460 - accuracy: 0.9894
|
36 |
+
|
37 |
+
На тестовом: loss: 0.0320 - accuracy: 0.9906
|