Instructions to use devers93/Dodo with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Keras
How to use devers93/Dodo with Keras:
# Available backend options are: "jax", "torch", "tensorflow". import os os.environ["KERAS_BACKEND"] = "jax" import keras model = keras.saving.load_model("hf://devers93/Dodo") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
metadata
datasets:
- fashion_mnist
language:
- ru
metrics:
- accuracy
library_name: keras
tags:
- code
Описание задачи
Дан датасет fashion_mnist по входному изображению определить предмет;
Послойная архитектура НС
Общее количество обучаемых параметров НС
Алгоритмы оптимизации и функция ошибки
Для оптимизации была использован "adam". Для оценки потерь было использовано "Разреженная категориальная перекрестная энтропия".
Размеры тренировочного и тестового датасетов:
Тренировочный дата сет состоит 60 000 изображений одежды разделённых на 10 категорий 28x28. Размер тестового датасета: 10.000 фото 28х28


