Instructions to use Pogonyalov47/Python_Task_3_Variant with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- TF-Keras
How to use Pogonyalov47/Python_Task_3_Variant with TF-Keras:
# Note: 'keras<3.x' or 'tf_keras' must be installed (legacy), and from_pretrained_keras was removed in huggingface_hub 1.0. # See https://github.com/keras-team/tf-keras for more details. # !pip install "huggingface_hub<1.0" tf_keras from huggingface_hub import from_pretrained_keras model = from_pretrained_keras("Pogonyalov47/Python_Task_3_Variant") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
File size: 1,603 Bytes
e8a8dc7 | 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 29 30 31 32 33 | ---
language:
- ru
---
# Задание:
Дан датасет mnist по входному изображению определить остаток от деления этой цифры на 3
# Реализация:
## Описание
На вход нейронной сети поступает картинка числа. Она имеет размерность 28x28, есть список правильных ответов, который мы должны преобразовать, чтобы нейронная сеть распознавала числа % 3.
## Изображение послойной архитектуры

## Общее количество обучаемых параметров сети

## Используемые алгоритмы ошибок и оптимизации:
Были использованы функция ошибок - **категориальная энтропия** и стандартная функция оптимизации - **adam**

## Размеры тренировочного, валидационного и тестового датасетов
Исходный датасет был разделен на 3 части:
1. Тренировочный 54.000 изображений
2. Валидационный 6.000 изображений
3. Тестовый 10.000 изображений
## Результаты
На скриншоты можно посмотреть результаты обучения нейронной сети:

|