Instructions to use Pogonyalov47/Python_Task_3_Variant with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- TF-Keras
How to use Pogonyalov47/Python_Task_3_Variant with TF-Keras:
# Note: 'keras<3.x' or 'tf_keras' must be installed (legacy) # See https://github.com/keras-team/tf-keras for more details. from huggingface_hub import from_pretrained_keras model = from_pretrained_keras("Pogonyalov47/Python_Task_3_Variant") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Задание:
Дан датасет mnist по входному изображению определить остаток от деления этой цифры на 3
Реализация:
Описание
На вход нейронной сети поступает картинка числа. Она имеет размерность 28x28, есть список правильных ответов, который мы должны преобразовать, чтобы нейронная сеть распознавала числа % 3.
Изображение послойной архитектуры
Общее количество обучаемых параметров сети
Используемые алгоритмы ошибок и оптимизации:
Были использованы функция ошибок - категориальная энтропия и стандартная функция оптимизации - adam

Размеры тренировочного, валидационного и тестового датасетов
Исходный датасет был разделен на 3 части:
- Тренировочный 54.000 изображений
- Валидационный 6.000 изображений
- Тестовый 10.000 изображений
Результаты
На скриншоты можно посмотреть результаты обучения нейронной сети:

- Downloads last month
- -
Inference Providers NEW
This model isn't deployed by any Inference Provider. 🙋 Ask for provider support

