Amazing-Python-Scripts

Форк
0

ReadMe.txt

Description: Convolutional Neural Network to recognize handwritten digits from the MNIST dataset.We began by preprocessing the data, reshaping images, and converting labels to one-hot encoding. Our CNN architecture involved convolutional layers with ReLU activation and MaxPooling for feature extraction, followed by BatchNormalization for stabilization. We added dense layers for classification, including a final softmax layer. After training the model and evaluating its performance on test data, we visualized training and validation accuracy over epochs using matplotlib.

Dataset: MNIST Handwritten Digits

Requirements: pip install numpy keras matplotlib

Использование cookies

Мы используем файлы cookie в соответствии с Политикой конфиденциальности и Политикой использования cookies.

Нажимая кнопку «Принимаю», Вы даете АО «СберТех» согласие на обработку Ваших персональных данных в целях совершенствования нашего веб-сайта и Сервиса GitVerse, а также повышения удобства их использования.

Запретить использование cookies Вы можете самостоятельно в настройках Вашего браузера.