I ОПИСАНИЕ НЕЙРОННОЙ СЕТИ

Свёрточная нейронная сеть для решения задачи MNIST на основе библиотеки TensorFlow.

Conv2D -> Conv2D -> MaxPooling2D -> Dropout -> Flatten -> Dense -> Dropout -> Dense

II ОПИСАНИЕ ВЛОЖЕННЫХ ФАЙЛОВ И ПАПОК

Скрипты

create_config.py - служебный скрипт для генерации конфигурационного файла
train.py - загрузка данных, формирование модели, обучение модели, сохранение модели
validate.py - проверка точности на валидационной выборке, вывод матрицы неточностей в консоль
test.py - классификация файлов "0.png ... 9.png" из папки data, создание файла-отчёта result.json

Другие файлы

config.ini - конфигурационный файл
result.json - отчёт выполнения скрипта test.py

Папки

data - каталог тестовых данных
model - каталог с сохранённой и обученной моделью нейронной сети

III ЗАПУСК

Скрипты можно запускать в любой последовательности.
Для запуска необходимо:
1. Установить все необходимые библиотеки
pip install tensorflow
pip install keras
pip install numpy
pip install random
pip install configparser
pip install json
pip install image
2. Распаковать архив в любой месте
3. Запустить Windows PowerShell
4. Открыть корневой каталог проекта
5. Выполнить команду python *
, где * - любой из перечисленных скриптов второго раздела данного файла.

IV АВТОР

Студентка К(П)ФУ Рафикова Инна, ак. группа 09-651, 2019 год