README.md

Карточка НС должна содержать:
1. Описание задачи которую выполняет НС;
2. Изображение послойной архитектуры НС на которой указаны размеры слоя, функция
активации;
3. Общее количество обучаемых параметров НС;
4. Используемый алгоритмы оптимизации и функция ошибки;
5. Размеры тренировочного, валидационного и тестового датасетов;
6. Результаты обучения модели: loss и accuracy на всех трёх датасетах

# Описание задачи
Дан датасет mnist по входному изображению определить остаток от деления этой цифры
на 3;
# Послойная архитектура НС
![]("Model_Porozov.png")
# Общее количество обучаемых параметров НС
![]("Params_Porozov.png")
# Используемые алгоритмы оптимизации и функция ошибки
Использованная **функция ошибки** - **категориальная кроссэнтропия** для повышения качества нейронной сети
Использованный **алгоритм оптимизации - adam** из Keras
![]("Functions_Porozov.png")
# Размеры тренировочного, валидационного и тестового датасетов:
Размер тренировочного датаеста: 60.000 фото 28х28
Размер валидационного датасета: 10% от тренировочного = 6.000 фото 28х28
Размер тестового датасета: 10.000 фото 28х28
# Результаты обучения модели
![]("Accuracy_Porozov.png")