diff --git a/labworks/LW4/report.md b/labworks/LW4/report.md
index 686ddbf..427924b 100644
--- a/labworks/LW4/report.md
+++ b/labworks/LW4/report.md
@@ -327,7 +327,7 @@ AUC ROC: 0.9159089215999999
 Таблица 1:
 | Модель        | Количество настраиваемых параметров | Количество эпох обучения | Качество классификации тестовой выборки |
 |---------------|-------------------------------------|--------------------------|-----------------------------------------|
-| Рекуррентная  | 353089                              | 3                        |accuracy:0.85; loss:0.5214; AUC ROC:0.9159 |
+| Рекуррентная  | 353089                              | 3                        |accuracy:0.85; AUC ROC:0.9159       |
 
 ### По результатам таблицы можно сделать вывод, что рекуррентная НС хорошо справляется с задачей определения тональности текста. Показатель accuracy = 0.85 превышает требуемый порог 0.8. Значение AUC ROC = 0.9159 (> 0.9) говорит о высокой способности модели различать два класса (положительные и отрицательные отзывы)