Изменил(а) на 'labworks/LW1/report.md'

labworks/LW1/report.md

@@ -218,6 +218,11 @@ scores = model_1h500.evaluate(X_test, y_test)
 print('Loss on test data:', scores[0])
 print('Accuracy on test data:', scores[1])
 ```
+![photo](http://uit.mpei.ru/git/ShchipkovMY/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW1/images%20/picture8.PNG)
+
+Loss on test data: 0.24226699769496918
+Accuracy on test data: 0.9291999936103821
+
 
 Наилучшую метрику наблюдаем при архитектуре со 100 нейронами в скрытом слое.
 
@@ -257,6 +262,11 @@ print('Loss on test data:', scores[0])
 print('Accuracy on test data:', scores[1])
 ```
 
+![photo](http://uit.mpei.ru/git/ShchipkovMY/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW1/images%20/picture9.PNG)
+
+Loss on test data: 0.19637857377529144
+Accuracy on test data: 0.9409000277519226
+
 При 100 нейронах
 ```python
 # создаем модель
@@ -289,6 +299,11 @@ print('Loss on test data:', scores[0])
 print('Accuracy on test data:', scores[1])
 ```
 
+![photo](http://uit.mpei.ru/git/ShchipkovMY/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW1/images%20/picture10.PNG)
+
+Loss on test data: 0.19593027234077454
+Accuracy on test data: 0.9416999816894531
+
 ### Пункт 10
 Результаты исследования архитектуры нейронной сети занесли в таблицу
 ### Таблица с результатами тестирования нейросетевых моделей
@@ -324,6 +339,11 @@ print('Real mark: ', str(np.argmax(y_test[n])))
 print('NN answer: ', str(np.argmax(result)))
 ```
 
+![photo](http://uit.mpei.ru/git/ShchipkovMY/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW1/images%20/picture11.PNG)
+
+Real mark:  0
+NN answer:  0
+
 ### Пункт 13
 Создали собственные изображения чисел
 ```python
@@ -337,7 +357,13 @@ test_img = np.array(file_data)
 # вывод собственного изображения
 plt.imshow(test_img, cmap=plt.get_cmap('gray'))
 plt.show()
+```
+
+![photo](http://uit.mpei.ru/git/ShchipkovMY/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW1/images%20/picture12.PNG)
+
 
+
+```python
 # предобработка
 test_img = test_img / 255
 test_img = test_img.reshape(1, num_pixels)
@@ -346,6 +372,9 @@ result = model_1h100_2h100.predict(test_img)
 print('I think it\'s ', np.argmax(result))
 ```
 
+I think it's  5
+
+
 ### Пункт 14
 Создали копию нарисованных чисел и повернем их на 90 градусов. Протестируем работу нейронной сети.
 ```python
@@ -363,7 +392,13 @@ test_img = test_img.reshape(1, num_pixels)
 # распознавание
 result = model_1h100_2h100.predict(test_img)
 print('I think it\'s ', np.argmax(result))
+```
+![photo](http://uit.mpei.ru/git/ShchipkovMY/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW1/images%20/picture13.PNG)
+
+I think it's  2
 
+
+```python
 file_data = Image.open('five_v3_rotated.png')
 file_data = file_data.convert('L') # перевод в градации серого
 test_img = np.array(file_data)
@@ -379,5 +414,10 @@ result = model_1h100_2h100.predict(test_img)
 print('I think it\'s ', np.argmax(result))
 ```
 
+![photo](http://uit.mpei.ru/git/ShchipkovMY/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW1/images%20/picture14.PNG)
+
+I think it's  2
+
+
 
 Нейросеть некорректно определила повернутые изображения.