Доделан отчет и добавлен файл .ipynb

labworks/LW1/report.md

@@ -81,12 +81,18 @@ for i in range(4):
 
 
 **Вывод:**
-```bash
+
 ![5](train_4_5.png)
+
+
 ![1](train_4_1.png)
+
+
 ![0](train_4_0.1.png)
+
+
 ![0](train_4_0.2.png)
-```
+
 
 
 ## 5. Предобработка данных
@@ -327,6 +333,30 @@ Real mark:  7
 NN answer:  7
 ```
 
+```py
+n = 123
+result = model.predict(X_test[n:n+1])
+print('NN output:', result)
+plt.imshow(X_test[n].reshape(28,28), cmap=plt.get_cmap('gray'))
+plt.show()
+print('Real mark: ', str(np.argmax(y_test[n])))
+print('NN answer: ', str(np.argmax(result)))
+```
+
+**Вывод:**
+
+```bash
+NN output: [[4.8947215e-05 3.4176528e-03 8.6587053e-05 9.2398334e-01 5.9264214e-05
+  5.0175749e-02 8.9853020e-06 1.3068309e-03 7.7676596e-03 1.3145068e-02]]
+```
+
+![alt text](test_12_3.png)
+
+```bash
+Real mark:  3
+NN answer:  3
+```
+
 
 ## 13. Тестирование модели на собственных изображениях цифр
 
@@ -334,6 +364,7 @@ NN answer:  7
 
 ![alt text](created_0.png)
 
+
 ![alt text](created_1.png)
 
 2. Загрузим, предобработаем и подадим на вход обученной нейросети собственные изображения