revert Изменил(а) на 'labworks/LW3/report.md'
main
TekotovaVA 2 недель назад
Родитель d76217389e
Сommit 6224b442f5

@ -48,14 +48,12 @@ print('Shape of y train:', y_train.shape)
print('Shape of X test:', X_test.shape) print('Shape of X test:', X_test.shape)
print('Shape of y test:', y_test.shape) print('Shape of y test:', y_test.shape)
``` ```
```
Shape of X train: (60000, 28, 28) Shape of X train: (60000, 28, 28)
Shape of y train: (60000,) Shape of y train: (60000,)
Shape of X test: (10000, 28, 28) Shape of X test: (10000, 28, 28)
Shape of y test: (10000,) Shape of y test: (10000,)
```
### 4) Провели предобработку данных: привели обучающие и тестовые данные к формату, пригодному для обучения сверточной нейронной сети. Входные данные принимают значения от 0 до 1, метки цифр закодированы по принципу «one-hot encoding». Вывели размерности предобработанных обучающих и тестовых массивов данных. ### 4) Провели предобработку данных: привели обучающие и тестовые данные к формату, пригодному для обучения сверточной нейронной сети. Входные данные принимают значения от 0 до 1, метки цифр закодированы по принципу «one-hot encoding». Вывели размерности предобработанных обучающих и тестовых массивов данных.
@ -82,13 +80,12 @@ y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes)
print('Shape of transformed y train:', y_train.shape) print('Shape of transformed y train:', y_train.shape)
print('Shape of transformed y test:', y_test.shape) print('Shape of transformed y test:', y_test.shape)
``` ```
```
Shape of transformed X train: (60000, 28, 28, 1) Shape of transformed X train: (60000, 28, 28, 1)
Shape of transformed X test: (10000, 28, 28, 1) Shape of transformed X test: (10000, 28, 28, 1)
Shape of transformed y train: (60000, 10) Shape of transformed y train: (60000, 10)
Shape of transformed y test: (10000, 10) Shape of transformed y test: (10000, 10)
```
### 5) Реализовали модель сверточной нейронной сети и обучили ее на обучающих данных с выделением части обучающих данных в качестве валидационных. Вывели информацию об архитектуре нейронной сети. ### 5) Реализовали модель сверточной нейронной сети и обучили ее на обучающих данных с выделением части обучающих данных в качестве валидационных. Вывели информацию об архитектуре нейронной сети.

Загрузка…
Отмена
Сохранить