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
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://devers93/Dodo")