library_name: keras
Распознавание класса цифр на датасете mnist.
Задача НС
Модель генерирует цифру похожую на цифру из датасета mnist
Изображение послойной архитектуры:
Общее количество обучаемых параметров
Обучемых параметров: 54,160
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
Результаты обучения модели: loss и accuracy на всех трёх датасетах:
Train Loss: 2511.731201171875 Train Accuracy: 0.7256483435630798
Test Loss: 2534.3447265625 Test Accuracy: 0.7262243628501892
Validation Loss: 2534.3447265625 Validation Accuracy: 0.7262243628501892