fix: Исправление выводов картинок в report.md в lab1

main
DanRie 1 месяц назад
Родитель 96e8cf5799
Сommit 8ad9cbda10

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 13 KiB

После

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 13 KiB

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 25 KiB

После

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 25 KiB

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 19 KiB

После

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 19 KiB

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 24 KiB

После

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 24 KiB

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 22 KiB

После

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 22 KiB

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 29 KiB

После

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 29 KiB

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 22 KiB

После

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 22 KiB

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 28 KiB

После

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 28 KiB

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 26 KiB

После

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 26 KiB

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 25 KiB

После

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 25 KiB

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 19 KiB

После

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 19 KiB

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 13 KiB

После

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 13 KiB

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 19 KiB

После

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 19 KiB

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 12 KiB

После

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 12 KiB

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 13 KiB

После

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 13 KiB

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 17 KiB

После

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 17 KiB

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 28 KiB

После

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 28 KiB

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 19 KiB

После

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 19 KiB

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 25 KiB

После

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 25 KiB

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 20 KiB

После

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 20 KiB

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 20 KiB

После

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 20 KiB

До

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 26 KiB

После

Ширина:  |  Высота:  |  Размер: 26 KiB

@ -79,25 +79,25 @@ for i in range(4):
```
![первый элемент](рисунки/pис1.png)
![первый элемент](images/picture1.png)
```
6
```
![второй элемент](рисунки/pис2.png)
![второй элемент](images/picture2.png)
```
4
```
![третий элемент](рисунки/pис3.png)
![третий элемент](images/picture3.png)
```
4
```
![четвертый элемент](рисунки/pис4.png)
![четвертый элемент](images/picture4.png)
```
3
@ -158,7 +158,7 @@ model_1output.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=
# вывод информации об архитектуре модели
print(model_1output.summary())
```
![архитектура модели](рисунки/pис5.png)
![архитектура модели](images/picture5.png)
```python
# Обучаем модель
@ -177,7 +177,7 @@ plt.title('Loss by epochs')
plt.show()
```
![график обучения](рисунки/pис6.png)
![график обучения](images/picture6.png)
---
@ -212,7 +212,7 @@ model_1h100.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['
# вывод информации об архитектуре модели
print(model_1h100.summary())
```
![архитектура модели](рисунки/pис7.png)
![архитектура модели](images/picture7.png)
```python
# Обучаем модель
@ -231,7 +231,7 @@ plt.title('Loss by epochs')
plt.show()
```
![график обучения](рисунки/pис8.png)
![график обучения](images/picture8.png)
```python
# Оценка качества работы модели на тестовых данных
@ -258,7 +258,7 @@ model_1h300.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['
# вывод информации об архитектуре модели
print(model_1h300.summary())
```
![архитектура модели](рисунки/pис9.png)
![архитектура модели](images/picture9.png)
```python
# Обучаем модель
@ -277,7 +277,7 @@ plt.title('Loss by epochs')
plt.show()
```
![график обучения](рисунки/pис10.png)
![график обучения](images/picture10.png)
```python
# Оценка качества работы модели на тестовых данных
@ -304,7 +304,7 @@ model_1h500.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['
# вывод информации об архитектуре модели
print(model_1h500.summary())
```
![архитектура модели](рисунки/pис11.png)
![архитектура модели](images/picture11.png)
```python
# Обучаем модель
@ -323,7 +323,7 @@ plt.title('Loss by epochs')
plt.show()
```
![график обучения](рисунки/pис12.png)
![график обучения](images/picture12.png)
```python
# Оценка качества работы модели на тестовых данных
@ -358,7 +358,7 @@ model_1h100_2h50.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metri
# вывод информации об архитектуре модели
print(model_1h100_2h50.summary())
```
![архитектура модели](рисунки/pис13.png)
![архитектура модели](images/picture13.png)
```python
# Обучаем модель
@ -377,7 +377,7 @@ plt.title('Loss by epochs')
plt.show()
```
![график обучения](рисунки/pис14.png)
![график обучения](images/picture14.png)
```python
# Оценка качества работы модели на тестовых данных
@ -405,7 +405,7 @@ model_1h100_2h100.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metr
# вывод информации об архитектуре модели
print(model_1h100_2h100.summary())
```
![архитектура модели](рисунки/pис15.png)
![архитектура модели](images/picture15.png)
```python
# Обучаем модель
@ -424,7 +424,7 @@ plt.title('Loss by epochs')
plt.show()
```
![график обучения](рисунки/pис16.png)
![график обучения](images/picture16.png)
```python
# Оценка качества работы модели на тестовых данных
@ -442,7 +442,7 @@ Accuracy on test data: 0.9372000098228455
## 10) Результаты исследования архитектуры нейронной сети занесли в таблицу:
![график обучения](рисунки/таблица2.png)
![график обучения](images/table2.png)
### По результатам исследования сделали выводы и выбрали наилучшую архитектуру нейронной сети с точки зрения качества классификации.
@ -474,10 +474,10 @@ for n in [3,26]:
print('NN answer: ', str(np.argmax(result)))
```
![результат 1](рисунки/pис17.png)
![результат 1](images/picture17.png)
![результат 2](рисунки/pис18.png)
![результат 2](images/picture18.png)
---
@ -503,7 +503,7 @@ plt.imshow(test2_img, cmap=plt.get_cmap('gray'))
plt.show()
```
![собственные изображения](рисунки/pис19.png)
![собственные изображения](images/picture19.png)
```python
@ -553,7 +553,7 @@ plt.imshow(test4_img, cmap=plt.get_cmap('gray'))
plt.show()
```
![собственные изображения перевернутые](рисунки/pис20.png)
![собственные изображения перевернутые](images/picture20.png)
```python
# предобработка

Загрузка…
Отмена
Сохранить