README.md

# Распознавание класса цифр на датасете mnist.

# Задача НС

Модель генерирует цифру похожую на цифру из датасета mnist

## Изображение послойной архитектуры:

![Изображение послойной архитектуры](./model.png)

## Общее количество обучаемых параметров
Обучемых параметров: 54,160

## Используемые алгоритмы оптимизации и функция ошибки
Алгоритм оптимизации - `adam`
Функция ошибки - `categorical_crossentropy`

## Размеры тренировочного, валидационного и тестового датасетов:
Тренировочный: 60000
Тестовый: 10000
Валидационный(тестовый): 10000

## Результаты обучения модели: loss и accuracy на всех трёх датасетах:

Train Loss: 2511.731201171875
Train Accuracy: 0.7256483435630798

Test Loss: 2534.3447265625
Test Accuracy: 0.7262243628501892

Validation Loss: 2534.3447265625
Validation Accuracy: 0.7262243628501892