Модель распознавания изображений.

Обучена на наборе данных fashion_mnist

Модель нейронной сети выполняет задачу предсказания образов, на основе чего делается вывод - какой это именно элемент: одежда, обувь или сумка.

Структура модели

Общее количество обучающих параметров - 242 762.

Алгоритм оптимизации - adam Функция ошибки - sparse_categorical_crossentropy.

Размеры датасетов:

• тренировочный: (60000, 28, 28) - изображения, (60000, ) - метки;
• валидационный: (100, 28, 28) - изображения, (100, ) - метки;
• тестовый: (10000, 28, 28) - изображения, (10000, ) - метки.

Результаты обучения:

• тренировочный: loss: 0.4489, accuracy: 0.8598;
• валидационный: val_loss: 0.4829, val_accuracy: 0.8535;
• тестовый: loss: 58.6129 - accuracy: 0.6714.