diff --git a/labworks/LW3/report.md b/labworks/LW3/report.md
index e5114cb..4e74f9d 100644
--- a/labworks/LW3/report.md
+++ b/labworks/LW3/report.md
@@ -360,7 +360,7 @@ Cверточная модель достигает лучшего резуль
 Сверточная нейросеть точнее на 4,5 процента, при этом её ошибка почти в 5 раз меньше.
 
 Вывод:
-Использование сверточной нейронной сети для распознавания изображений даёт ощутимо лучший результат по сравнению с полносвязной моделью. CNN требует меньше параметров, быстрее обучается и точнее распознаёт изображения, поскольку учитывает их структуру и выделяет важные визуальные особенности.
+Использование сверточной нейронной сети для распознавания изображений даёт ощутимо лучший результат по сравнению с полносвязной моделью. Сверточная нейронная сеть требует меньше параметров, быстрее обучается и точнее распознаёт изображения, поскольку учитывает их структуру и выделяет важные визуальные особенности.
 ```
 
 ## ЗАДАНИЕ 2