From e4b8e705869714f059dac7219c4208d77e3d775a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: MachulinaDV Date: Sun, 16 Nov 2025 15:21:14 +0000 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=D0=98=D0=B7=D0=BC=D0=B5=D0=BD=D0=B8=D0=BB(?= =?UTF-8?q?=D0=B0)=20=D0=BD=D0=B0=20'labworks/LW3/Report.md'?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- labworks/LW3/Report.md | 18 +++++++++--------- 1 file changed, 9 insertions(+), 9 deletions(-) diff --git a/labworks/LW3/Report.md b/labworks/LW3/Report.md index 0c6d48e..d74b42e 100644 --- a/labworks/LW3/Report.md +++ b/labworks/LW3/Report.md @@ -192,7 +192,7 @@ print('Real mark: ', np.argmax(y_test[n])) print('NN answer: ', np.argmax(result)) ``` -![](http://uit.mpei.ru/git/MachulinaDV/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW2/333.png) +![](http://uit.mpei.ru/git/MachulinaDV/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW3/333.png) Real mark: 3 @@ -209,7 +209,7 @@ print('Real mark: ', np.argmax(y_test[n])) print('NN answer: ', np.argmax(result)) ``` -![](http://uit.mpei.ru/git/MachulinaDV/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW2/222.png) +![](http://uit.mpei.ru/git/MachulinaDV/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW3/222.png) Real mark: 2 @@ -345,7 +345,7 @@ plt.show() -![](http://uit.mpei.ru/git/MachulinaDV/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW2/tab1.png) +![](http://uit.mpei.ru/git/MachulinaDV/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW3/tab1.png) --- ### 9. Загрузка, предобработка и подача собственных изображения ```python @@ -367,7 +367,7 @@ test_img = np.reshape(test_img, (1,28,28,1)) result = model.predict(test_img) print('I think it\'s ', np.argmax(result)) ``` -![](http://uit.mpei.ru/git/MachulinaDV/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW2/777.png) +![](http://uit.mpei.ru/git/MachulinaDV/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW3/777.png) I think it's 7 @@ -387,7 +387,7 @@ test_img = np.reshape(test_img, (1,28,28,1)) result = model.predict(test_img) print('I think it\'s ', np.argmax(result)) ``` -![](http://uit.mpei.ru/git/MachulinaDV/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW2/333.png) +![](http://uit.mpei.ru/git/MachulinaDV/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW3/333.png) I think it's 5 @@ -554,7 +554,7 @@ for i in range(25): plt.xlabel(class_names[y_train[i][0]]) plt.show() ``` -![](http://uit.mpei.ru/git/MachulinaDV/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW2/pics.png) +![](http://uit.mpei.ru/git/MachulinaDV/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW3/pics.png) ### 4. Предобработка данных ```python @@ -732,13 +732,13 @@ for n in [5,17]: print('Real mark: ', np.argmax(y_test[n])) print('NN answer: ', np.argmax(result)) ``` -![](http://uit.mpei.ru/git/MachulinaDV/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW2/pic1.png) +![](http://uit.mpei.ru/git/MachulinaDV/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW3/pic1.png) Real mark: 0 NN answer: 2 -![](http://uit.mpei.ru/git/MachulinaDV/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW2/pic2.png) +![](http://uit.mpei.ru/git/MachulinaDV/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW3/pic2.png) Real mark: 5 @@ -875,6 +875,6 @@ plt.show() -![](http://uit.mpei.ru/git/MachulinaDV/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW2/tab2.png) +![](http://uit.mpei.ru/git/MachulinaDV/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW3/tab2.png) **Вывод**: Заметим, что модель НС, предназначенная для датасета CIFAR-10 неплохо справилась со своей задачей - точность распознавания составила 81%. Однако, несмотря на более сложную структуру модели, точность распознавания оказалась ниже, чем у модели, предназначенной для набора данных MNIST. Это может быть связано с типом классифицируемых данных - распознавать цветные изображения гораздо сложнее, чем чёрно-белые цифры. Для того, чтобы повысить точность распознавания картинок можно и нужно усложнить структуру НС, а именно увеличить количество слоёв и эпох, а также количество примеров (в нашем случае их было 50000) \ No newline at end of file