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: [ Ссылка ]
Инфо-сайт: [ Ссылка ]
Исходник (lesson 8. keras_digits.py): [ Ссылка ]
Документация по Keras: [ Ссылка ]
