З циклу домашніх завдань Python Data Science.
Завантажте в гугл колаб цей ноутбук. У ньому подано інструкції щодо створення нейронної мережі, що розпізнає рукописні цифри. В даному завданні від вас потрібно зробити наступне:
- Заповнити пропуски у коді.
- Навчити нейронну мережу.
- Побудувати необхідні графіки.
- Знайти втрати мережі.
- Протестувати роботу мережі на тестових даних.
- Виведіть метрики якості для кожного класу навченої моделі, використовуючи classification_report.
- Зробити висновки.
IL=784, HL1=128, HL2=256, OL=10
precision recall f1-score support
Number: 0 0.96 0.98 0.97 980
Number: 1 0.98 0.98 0.98 1135
Number: 2 0.94 0.93 0.94 1032
Number: 3 0.92 0.92 0.92 1010
Number: 4 0.94 0.94 0.94 982
Number: 5 0.93 0.92 0.93 892
Number: 6 0.95 0.95 0.95 958
Number: 7 0.94 0.94 0.94 1028
Number: 8 0.92 0.91 0.92 974
Number: 9 0.91 0.92 0.92 1009
accuracy 0.94 10000
macro avg 0.94 0.94 0.94 10000
weighted avg 0.94 0.94 0.94 10000