|
|
--- |
|
|
language: |
|
|
- ru |
|
|
metrics: |
|
|
- accuracy |
|
|
library_name: keras |
|
|
--- |
|
|
# Модель для распознования цифр |
|
|
## Обученная на датасете "mnist" |
|
|
## Изображение послойной архитектуры: |
|
|
 |
|
|
### Предназначение модели: |
|
|
Данная модель служит для определения цифр по входному изображению. |
|
|
|
|
|
|
|
|
Общее количество обучаемых параметров равно 431018. |
|
|
|
|
|
|
|
|
Алгоритм оптимизации: adam |
|
|
|
|
|
Функция ошибки: categorical_crossentropy |
|
|
|
|
|
|
|
|
### Размеры датасетов: |
|
|
Тренировочного: 45 000 |
|
|
|
|
|
Валидационного: 15 000 |
|
|
|
|
|
Тестового: 10 000 |
|
|
|
|
|
|
|
|
### Размеры loss и accuracy на датасетах: |
|
|
На тренировочном: loss: 0.0541 - accuracy: 0.9854 |
|
|
|
|
|
На валидационном: loss: 0.0460 - accuracy: 0.9894 |
|
|
|
|
|
На тестовом: loss: 0.0320 - accuracy: 0.9906 |
