| --- |
| 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 |
