| # Работу выполнина Ольги Черташ. Вариант работы: 9 |
| # Описание задачи |
| Дан датасет fashion_mnist и обученная нейронная сеть. Используйте их для генерации |
| изображения похожего на предмет из набора fashion_mnist . Веса нейронной сети данной |
| по заданию не должны быть изменены в процессе дообучения. |
| # Послойная архитектура НС |
|  |
| # Общее количество обучаемых параметров НС |
|  |
| # Используемые алгоритмы оптимизации и функция ошибки |
| 1. Использовала оптимайзер adam из библиотеки keras |
| 2. Функция ошибки - mse, из той же библиотеки |
|  |
| # Размеры тренировочного, валидационного и тестового датасетов: |
| 1. Тренировочный датасет содержал 60.000 фото, 54.000 были использованы для обучения модели |
| 2. Валидационный датасет был выбран из тренировочного, всего 6.000 фото |
| 3. Тестовый датасет был размером 10.000 фото |
| # Результаты обучения модели |
| 1. Точность обучающей выборки составила 0.4920, ошибка составила 0.0622 |
| 2. Точность валидационной выборки составила 0.4881, ошибка составила 0.0623 |
| 3. Точность тестовой выборки составила составила 0.4897538125514984, ошибка составила 0.05906887352466583 |
|  |
