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:
- Downloads last month
- -
Inference Providers NEW
This model isn't deployed by any Inference Provider. 🙋 Ask for provider support
# !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")