Update README.md
Browse files
README.md
CHANGED
|
@@ -1,4 +1,24 @@
|
|
| 1 |
---
|
| 2 |
library_name: keras
|
| 3 |
--
|
| 4 |
-
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
---
|
| 2 |
library_name: keras
|
| 3 |
--
|
| 4 |
+
Задача НС
|
| 5 |
+
Модель генерирует цифру похожую на цифру из датасета mnist
|
| 6 |
+
|
| 7 |
+
Изображение послойной архитектуры:
|
| 8 |
+
Изображение послойной архитектуры
|
| 9 |
+
|
| 10 |
+
Общее количество обучаемых параметров
|
| 11 |
+
Обучемых параметров: 54,160
|
| 12 |
+
|
| 13 |
+
Используемые алгоритмы оптимизации и функция ошибки
|
| 14 |
+
Алгоритм оптимизации - adam Функция ошибки - categorical_crossentropy
|
| 15 |
+
|
| 16 |
+
Размеры тренировочного, валидационного и тестового датасетов:
|
| 17 |
+
Тренировочный: 60000 Тестовый: 10000 Валидационный(тестовый): 10000
|
| 18 |
+
|
| 19 |
+
Результаты обучения модели: loss и accuracy на всех трёх датасетах:
|
| 20 |
+
Train Loss: 2511.731201171875 Train Accuracy: 0.7256483435630798
|
| 21 |
+
|
| 22 |
+
Test Loss: 2534.3447265625 Test Accuracy: 0.7262243628501892
|
| 23 |
+
|
| 24 |
+
Validation Loss: 2534.3447265625 Validation Accuracy: 0.7262243628501892
|