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.