fix: Исправление текста в report.md в lab1

Этот коммит содержится в:
DanRie
2025-09-21 22:40:58 +03:00
родитель 8ad9cbda10
Коммит 0cefa2a80b

Просмотреть файл

@@ -447,7 +447,7 @@ Accuracy on test data: 0.9372000098228455
### По результатам исследования сделали выводы и выбрали наилучшую архитектуру нейронной сети с точки зрения качества классификации. ### По результатам исследования сделали выводы и выбрали наилучшую архитектуру нейронной сети с точки зрения качества классификации.
> Из таблицы следует, что лучшей архитектурой является НС с двумя скрытыми слоями по 100 и 50 нейронов соответственно, затем идет НС с одним скрытым слоем и 100 нейронами. При увеличении количества нейронов в скрытых слоях значение метрики качества падает. Такая тенденция возникает из-за простоты датасета MNIST, при усложнении архитектуры НС начинает переобучаться, а оценка качества на тестовых данных падает. **Из таблицы следует, что лучшей архитектурой является НС с двумя скрытыми слоями по 100 и 50 нейронов соответственно, затем идет НС с одним скрытым слоем и 100 нейронами. При увеличении количества нейронов в скрытых слоях значение метрики качества падает. Такая тенденция возникает из-за простоты датасета MNIST, при усложнении архитектуры НС начинает переобучаться, а оценка качества на тестовых данных падает.**
--- ---
@@ -579,7 +579,7 @@ print('Я думаю это ', np.argmax(result4))
``` ```
> При повороте рисунков цифр НС не смогла их правильно распознать. Так получилось потому что НС не обучалась на перевернутых изображениях. **При повороте рисунков цифр НС не смогла их правильно распознать. Так получилось потому что НС не обучалась на перевернутых изображениях**
--- ---