Instructions to use demid28/Exam_model with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Keras
How to use demid28/Exam_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://demid28/Exam_model") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
|
Download README.md from demid28/Exam_model: direct link, hf CLI and curl.
- Browser
- Download file 1.02 kB
-
https://huggingface.co/demid28/Exam_model/resolve/main/README.md
- Command line
-
hf download hf://demid28/Exam_model/README.md
-
curl -L -o README.md https://huggingface.co/demid28/Exam_model/resolve/main/README.md
1.02 kB
metadata
language:
- ru
metrics:
- accuracy
library_name: keras
Модель для распознования цифр
Обученная на датасете "mnist"
Изображение послойной архитектуры:
Предназначение модели:
Данная модель служит для определения цифр по входному изображению.
Общее количество обучаемых параметров равно 431018.
Алгоритм оптимизации: adam
Функция ошибки: categorical_crossentropy
Размеры датасетов:
Тренировочного: 45 000
Валидационного: 15 000
Тестового: 10 000
Размеры loss и accuracy на датасетах:
На тренировочном: loss: 0.0541 - accuracy: 0.9854
На валидационном: loss: 0.0460 - accuracy: 0.9894
На тестовом: loss: 0.0320 - accuracy: 0.9906
