|
--- |
|
datasets: |
|
- fashion_mnist |
|
language: |
|
- ru |
|
metrics: |
|
- accuracy |
|
library_name: keras |
|
tags: |
|
- images |
|
--- |
|
# 1)Описание задачи которую выполняет НС; |
|
|
|
Модель нейронной сети,предназначена для решения задачи классификации изображений одежды с использованием датасета Fashion MNIST |
|
|
|
# 2)Изображение послойной архитектуры НС на которой указаны размеры слоя, функция активации; |
|
 |
|
# 3)Общее количество обучаемых параметров НС; |
|
 |
|
# 4)Используемый алгоритмы оптимизации и функция ошибки; |
|
|
|
В коде,используется алгоритм оптимизации Adam и функция ошибки Sparse Categorical Crossentropy. |
|
Функция ошибки Sparse Categorical Crossentropy используется для многоклассовой классификации, когда классы являются взаимоисключающими. |
|
# 5)Размеры тренировочного, валидационного и тестового датасетов; |
|
 |
|
# 6)Результаты обучения модели: loss и accuracy на всех трёх датасетах. |
|
 |
|
|
|
|
|
|
|
|