@loyal

Этот пример кода демонстрирует обучение нейронной сети на датасете MNIST с использованием TensorFlow. Ниже приведены пошаговые объяснения основных шагов:

Загрузка данных: В этом примере используется встроенный датасет MNIST, который содержит изображения рукописных цифр. Данные разделяются на обучающую (X_train, y_train) и тестовую (X_test, y_test) выборки.
Подготовка данных: Изображения представлены в виде матриц пикселей, их необходимо нормализовать и привести к нужному формату (например, изменить размер и конвертировать в тип float32). Кроме того, метки классов преобразуются в one-hot encoding.
Определение модели: Создается последовательная модель с двумя сверточными слоями (Conv2D), слоем пулинга (MaxPooling2D), слоем выравнивания данных (Flatten) и плотным слоем (Dense) с функцией активации softmax для классификации.
Компиляция модели: Определяются функция потерь, оптимизатор и метрики для обучения модели.
Обучение модели: Модель обучается на обучающей выборке с заданными параметрами, такими как размер пакета (batch_size), количество эпох (epochs) и тестирование на тестовой выборке.
Оценка модели: Модель оценивается на тестовой выборке и выводится точность классификации.
Использование модели: Обученная модель сохраняется в файл формата H5 для последующего использования.

Этот пример демонстрирует основной процесс обучения модели на TensorFlow, который можно адаптировать и расширить для других задач и датасетов.

#artifact