@ -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.
Сверточная нейросеть точнее на 4,5 процента, при этом её ошибка почти в 5 раз меньше.
Вывод:
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.
