Keras - обучение сети распознаванию рукописных цифр | #8 нейросети на Python

Создаем полносвязную сеть в Keras для распознавания рукописных цифр из базы MNIST. Рассматриваются вопросы подготовки тестовой, обучающей и проверочной выборок. Критерий качества (loss function) - категориальная кросс-энтропия (categorical_crossentropy). Добавление метрики 'accuracy' - доля правильно распознанных образцов. Использование параметра validation_split - для выделения из обучающей выборки набора наблюдений для валидации. Оценка качества работы обученной сети на тестовом множестве.

Телеграм-канал: https://t.me/machine_learning_selfedu
Инфо-сайт: http://proproprogs.ru

Исходник (lesson 8. keras_digits.py): https://github.com/selfedu-rus/neural-network
Документация по Keras: https://ru-keras.com

Видео Keras - обучение сети распознаванию рукописных цифр | #8 нейросети на Python канала selfedu