Update README.md

README.md

@@ -1,3 +1,10 @@
+---
+language:
+- ru
+metrics:
+- accuracy
+library_name: keras
+---
 Карточка НС должна содержать:
 1. Описание задачи которую выполняет НС;
 2. Изображение послойной архитектуры НС на которой указаны размеры слоя, функция
@@ -11,16 +18,16 @@
 Дан датасет mnist по входному изображению определить остаток от деления этой цифры
 на 3;
 # Послойная архитектура НС
-![]("Model_Porozov.png")
+![](Model_Porozov.png)
 # Общее количество обучаемых параметров НС
-![]("Params_Porozov.png")
+![](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")
+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:
-Размер тренировочного датаеста: 60.000 фото 28х28
-Размер валидационного датасета: 10% от тренировочного = 6.000 фото 28х28
-Размер тестового датасета: 10.000 фото 28х28
+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")
+![](Accuracy_Porozov.png)