ShchipkovMY/is_dnn
1
0
Форкнуть 0
ответвлено от main/is_dnn
Код Задачи Запросы на слияние Пакеты Проекты Релизы Вики Активность

Изменил(а) на 'labworks/LW1/report.md'

Просмотр исходного кода
Этот коммит содержится в:
ShchipkovMY
2025-10-19 18:30:13 +00:00
родитель 5eec03f654
Коммит 795f24abc4
1 изменённых файлов: 40 добавлений и 0 удалений
Скачать Patch файл Скачать Diff файл Показать все файлы Свернуть все файлы

40
labworks/LW1/report.md
Просмотреть файл

@@ -218,6 +218,11 @@ scores = model_1h500.evaluate(X_test, y_test)
print('Loss on test data:', scores[0]) print('Loss on test data:', scores[0])
print('Accuracy on test data:', scores[1]) print('Accuracy on test data:', scores[1])
``` ```
![photo](http://uit.mpei.ru/git/ShchipkovMY/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW1/images%20/picture8.PNG)
Loss on test data: 0.24226699769496918
Accuracy on test data: 0.9291999936103821
Наилучшую метрику наблюдаем при архитектуре со 100 нейронами в скрытом слое. Наилучшую метрику наблюдаем при архитектуре со 100 нейронами в скрытом слое.
@@ -257,6 +262,11 @@ print('Loss on test data:', scores[0])
print('Accuracy on test data:', scores[1]) print('Accuracy on test data:', scores[1])
``` ```
![photo](http://uit.mpei.ru/git/ShchipkovMY/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW1/images%20/picture9.PNG)
Loss on test data: 0.19637857377529144
Accuracy on test data: 0.9409000277519226
При 100 нейронах При 100 нейронах
```python ```python
# создаем модель # создаем модель
@@ -289,6 +299,11 @@ print('Loss on test data:', scores[0])
print('Accuracy on test data:', scores[1]) print('Accuracy on test data:', scores[1])
``` ```
![photo](http://uit.mpei.ru/git/ShchipkovMY/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW1/images%20/picture10.PNG)
Loss on test data: 0.19593027234077454
Accuracy on test data: 0.9416999816894531
### Пункт 10 ### Пункт 10
Результаты исследования архитектуры нейронной сети занесли в таблицу Результаты исследования архитектуры нейронной сети занесли в таблицу
### Таблица с результатами тестирования нейросетевых моделей ### Таблица с результатами тестирования нейросетевых моделей
@@ -324,6 +339,11 @@ print('Real mark: ', str(np.argmax(y_test[n])))
print('NN answer: ', str(np.argmax(result))) print('NN answer: ', str(np.argmax(result)))
``` ```
![photo](http://uit.mpei.ru/git/ShchipkovMY/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW1/images%20/picture11.PNG)
Real mark: 0
NN answer: 0
### Пункт 13 ### Пункт 13
Создали собственные изображения чисел Создали собственные изображения чисел
```python ```python
@@ -337,7 +357,13 @@ test_img = np.array(file_data)
# вывод собственного изображения # вывод собственного изображения
plt.imshow(test_img, cmap=plt.get_cmap('gray')) plt.imshow(test_img, cmap=plt.get_cmap('gray'))
plt.show() plt.show()
```
![photo](http://uit.mpei.ru/git/ShchipkovMY/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW1/images%20/picture12.PNG)
```python
# предобработка # предобработка
test_img = test_img / 255 test_img = test_img / 255
test_img = test_img.reshape(1, num_pixels) test_img = test_img.reshape(1, num_pixels)
@@ -346,6 +372,9 @@ result = model_1h100_2h100.predict(test_img)
print('I think it\'s ', np.argmax(result)) print('I think it\'s ', np.argmax(result))
``` ```
I think it's 5
### Пункт 14 ### Пункт 14
Создали копию нарисованных чисел и повернем их на 90 градусов. Протестируем работу нейронной сети. Создали копию нарисованных чисел и повернем их на 90 градусов. Протестируем работу нейронной сети.
```python ```python
@@ -363,7 +392,13 @@ test_img = test_img.reshape(1, num_pixels)
# распознавание # распознавание
result = model_1h100_2h100.predict(test_img) result = model_1h100_2h100.predict(test_img)
print('I think it\'s ', np.argmax(result)) print('I think it\'s ', np.argmax(result))
```
![photo](http://uit.mpei.ru/git/ShchipkovMY/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW1/images%20/picture13.PNG)
I think it's 2
```python
file_data = Image.open('five_v3_rotated.png') file_data = Image.open('five_v3_rotated.png')
file_data = file_data.convert('L') # перевод в градации серого file_data = file_data.convert('L') # перевод в градации серого
test_img = np.array(file_data) test_img = np.array(file_data)
@@ -379,5 +414,10 @@ result = model_1h100_2h100.predict(test_img)
print('I think it\'s ', np.argmax(result)) print('I think it\'s ', np.argmax(result))
``` ```
![photo](http://uit.mpei.ru/git/ShchipkovMY/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW1/images%20/picture14.PNG)
I think it's 2
Нейросеть некорректно определила повернутые изображения. Нейросеть некорректно определила повернутые изображения.