Update README.md

README.md

@@ -1,24 +1,35 @@
 ---
 library_name: keras
 --
-Задача НС
+# Распознавание класса цифр на датасете mnist.
+
+# Задача НС
+
 Модель генерирует цифру похожую на цифру из датасета mnist
 
-Изображение послойной архитектуры:
-Изображение послойной архитектуры
+## Изображение послойной архитектуры:
 
-Общее количество обучаемых параметров
+![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
+## 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
 
-Размеры тренировочного, валидационного и тестового датасетов:
-Тренировочный: 60000 Тестовый: 10000 Валидационный(тестовый): 10000
+## Результаты обучения модели: loss и accuracy на всех трёх датасетах:
 
-Результаты обучения модели: loss и accuracy на всех трёх датасетах:
-Train Loss: 2511.731201171875 Train Accuracy: 0.7256483435630798
+Train Loss: 2511.731201171875
+Train Accuracy: 0.7256483435630798
 
-Test Loss: 2534.3447265625 Test Accuracy: 0.7262243628501892
+Test Loss: 2534.3447265625
+Test Accuracy: 0.7262243628501892
 
-Validation Loss: 2534.3447265625 Validation Accuracy: 0.7262243628501892
+Validation Loss: 2534.3447265625
+Validation Accuracy: 0.7262243628501892