---
datasets:
- fashion_mnist
language:
- ru
library_name: tf-keras
metrics:
- accuracy
pipeline_tag: image-to-text
---

# Описание модели

Модель нейронной сети, представляет собой нейронную сеть с двумя сверточными слоями, двумя слоями пулинга, 
слоем дропаута (для предотвращения переобучения), полносвязным слоем и функцией активации softmax. 
Она была обучена на датасете Fashion MNIST, который содержит изображения одежды разных категорий.
Модель определяет метку (одежда, обувь, сумка) по рисунку 28*28

# Последовательная архитектура модели

Последовательная архитектура модели выглядит следующим образом:
![Alt Text](arch.png)

# Общее количество обучаемых параметров модели

![Alt Text](summ.jpg)

# Алгоритмы оптимизации и функция ошибки

Модель была обучена с помощью алгоритма оптимизации Adam и функции ошибки categorical_crossentropy.

# Размеры тренировочного, валидационного и тестового датасетов

Размеры тренировочного, валидационного и тестового датасетов:

- Размер тренировочного датасета: 60 000 изображений
- Размер валидационного датасета: 10 000 изображений
- Размер тестового датасета: 10 000 изображений

# Результаты обучения модели
![Alt Text](loss_acc.jpg)

# Работа модели

![Alt Text](work.png)