Instructions to use devers93/Dodo with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Keras
How to use devers93/Dodo with Keras:
# Available backend options are: "jax", "torch", "tensorflow". import os os.environ["KERAS_BACKEND"] = "jax" import keras model = keras.saving.load_model("hf://devers93/Dodo") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Update README.md
Browse files
README.md
CHANGED
|
@@ -8,4 +8,18 @@ metrics:
|
|
| 8 |
library_name: keras
|
| 9 |
tags:
|
| 10 |
- code
|
| 11 |
-
---
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 8 |
library_name: keras
|
| 9 |
tags:
|
| 10 |
- code
|
| 11 |
+
---
|
| 12 |
+
# Описание задачи
|
| 13 |
+
Дан датасет fashion_mnist по входному изображению определить предмет;
|
| 14 |
+
Натренирована на наборе данных fashion_mnist.
|
| 15 |
+
# Послойная архитектура НС
|
| 16 |
+

|
| 17 |
+
# Общее количество обучаемых параметров НС
|
| 18 |
+

|
| 19 |
+
# Алгоритмы оптимизации и функция ошибки
|
| 20 |
+
Для оптимизации была использован "adam". Для оценки потерь было использовано "Разреженная категориальная перекрестная энтропия".
|
| 21 |
+
# Размеры тренировочного и тестового датасетов:
|
| 22 |
+
Тренировочный дата сет состоит 60 000 изображений одежды разделённых на 10 категорий 28x28.
|
| 23 |
+
Размер тестового датасета: 10.000 фото 28х28
|
| 24 |
+
# Результаты обучения модели
|
| 25 |
+

|