From 6c34f72ef3ccc2d18c4c58851cac64b3028e29ec Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: TekotovaVA Date: Mon, 1 Dec 2025 11:02:14 +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 | 11 +++++++---- 1 file changed, 7 insertions(+), 4 deletions(-) diff --git a/labworks/LW3/report.md b/labworks/LW3/report.md index 305e866..d48005a 100644 --- a/labworks/LW3/report.md +++ b/labworks/LW3/report.md @@ -48,12 +48,14 @@ print('Shape of y train:', y_train.shape) print('Shape of X test:', X_test.shape) print('Shape of y test:', y_test.shape) ``` -``` + Shape of X train: (60000, 28, 28) + Shape of y train: (60000,) + Shape of X test: (10000, 28, 28) + 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. @@ -80,12 +82,13 @@ y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes) print('Shape of transformed y train:', y_train.shape) print('Shape of transformed y test:', y_test.shape) ``` -``` Shape of transformed X train: (60000, 28, 28, 1) + Shape of transformed X test: (10000, 28, 28, 1) + Shape of transformed y train: (60000, 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.