README.md

---
language:
- ru
metrics:
- accuracy
library_name: keras
---

# Порозов Кирилл - Итоговое задание. Вариант №3.

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
1. Использованная **функция ошибки** - **категориальная кроссэнтропия** для повышения качества нейронной сети
2. Использованный **алгоритм оптимизации - adam** из Keras
![](Functions_Porozov.png)
# Размеры тренировочного, валидационного и тестового датасетов:
1. Размер тренировочного датаеста: **60.000** фото 28х28
2. Размер валидационного датасета: 10% от тренировочного = **6.000** фото 28х28
3. Размер тестового датасета: **10.000** фото 28х28
# Результаты обучения модели
![](Accuracy_Porozov.png)
## Наглядная демонстрация предсказаний модели:
![](Answers_Porozov.png)