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