Instructions to use ArturStepanenko/pythonV6 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Keras
How to use ArturStepanenko/pythonV6 with Keras:
# Available backend options are: "jax", "torch", "tensorflow". import os os.environ["KERAS_BACKEND"] = "jax" import keras model = keras.saving.load_model("hf://ArturStepanenko/pythonV6") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
metadata
datasets:
- mnist
language:
- ru
metrics:
- accuracy
library_name: keras
tags:
- code
- Модель НС, принимающая на вход изображение цифры и создающая её же изображение на выходе
- Изображение послойной архитектуры НС на которой указаны размеры слоя, функция
активации

- Общее количество обучаемых параметров НС: 131457

- Используемый алгоритм оптимизации - adam, функция ошибки - mse

- Размеры тренировочного, валидационного и тестового датасетов: 48000, 6000 и 6000 соответственно

- Результаты обучения модели: loss и accuracy на тренировочном и валидационном датасете
Метрики loss и accuracy на тестовом датасете с помощью evluate:
Результаты обучения модели: