Instructions to use Jabka/Neue_Model with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Keras
How to use Jabka/Neue_Model with Keras:
# !pip install -U keras tensorflow huggingface_hub # Keras needs TensorFlow installed to read "hf://" paths, so the tensorflow backend is selected here; # "jax" and "torch" also work for computation once TensorFlow is installed. import os os.environ["KERAS_BACKEND"] = "tensorflow" import keras model = keras.saving.load_model("hf://Jabka/Neue_Model") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
File size: 712 Bytes
986307b 6afbd3c 334563c 6afbd3c bcbe450 cac32b0 bcbe450 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 | ---
language:
- ru
library_name: keras
---
# Модель для распознования цифр
Обучена на выборке mnist
# Послойная архитектура НС

# Общее количество обучаемых параметров НС

# Используемый алгоритмы оптимизации и функция ошибки:
Алгоритм оптимизации - Adam;
Функция ошибки - бинарная кроссэнтропия;
# Размеры тренировочного и тестового датасета:
60000; 10000

# Результаты обучения модели:
 |