Лабораторная работа 1: Создание нейросетевого классификатора рукописных цифр
Описание
Цель: построить классификатор рукописных цифр
Метод решения: классификатор на основе сверточных нейронных сетей
Набор данных: для обучения и тестирования использовался набор рукописных цифр MNIST, состоящий из 60000 и 10000 изображений для обучения и тестирования соответственно. Для дополнительной проверки классификатора был сформирован собственный набор, состоящий из 100 изображений (по 10 на каждую цифру).
Сеть состоит из 8 слоев. Количество тренируемых параметров: 8990
Точность классификации на тестовой выборке MNIST составила 98,66%.
Точность классификации на собственной тестовой выборке составила 91%.
Метод решения: классификатор на основе сверточных нейронных сетей
Набор данных: для обучения и тестирования использовался набор рукописных цифр MNIST, состоящий из 60000 и 10000 изображений для обучения и тестирования соответственно. Для дополнительной проверки классификатора был сформирован собственный набор, состоящий из 100 изображений (по 10 на каждую цифру).
Сеть состоит из 8 слоев. Количество тренируемых параметров: 8990
Точность классификации на тестовой выборке MNIST составила 98,66%.
Точность классификации на собственной тестовой выборке составила 91%.
Характеристики лабораторной работы
Учебное заведение
СПбПУ Петра ВеликогоНомер задания
Просмотров
3
Качество
Идеальное компьютерное
Размер
462,71 Kb
Список файлов
MNIST_ЖернаковАА.pdf
Если нужен другой вариант работы или отдельная задача из любой работы, пишите в комментарии
20 декабря 2023 в 07:55
Комментарии
Нет комментариев
Стань первым, кто что-нибудь напишет!
Отзывы на другие работы автора
Отзыв
Архитектура гражданских и промышленных зданий
Огромное спасибо! Сдала на 5
Отзыв
Отзыв
Отзыв
Архитектура гражданских и промышленных зданий
Зачет 30 из 30 🫰
Отзыв
Расчетное задание
Спасибо большое за работу! Сначала возникла проблема с файлом, но ее быстро решили!
