{"id":293647,"date":"2019-08-20T21:00:31","date_gmt":"2019-08-20T21:00:31","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=293647"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=293647","title":{"rendered":"\u041a\u0430\u043a \u043e\u0431\u043e\u0439\u0442\u0438 \u043a\u0430\u043f\u0447\u0443: \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 Tensorflow,Keras,python v \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u044f \u0437\u0430\u0448\u0443\u043c\u043b\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043a\u0430\u043f\u0447\u0430"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html js-mediator-article\">\u0422\u0435\u043c\u0430 \u043a\u0430\u043f\u0447 \u043d\u0435 \u043d\u043e\u0432\u0430, \u0432 \u0442\u043e\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0425\u0430\u0431\u0440\u0430. \u0422\u0435\u043c \u043d\u0435 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435, \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u043a\u0430\u043f\u0447 \u043c\u0435\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f, \u043a\u0430\u043a \u0438 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u0438\u0445 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u043c\u044f\u043d\u0443\u0442\u044c \u0441\u0442\u0430\u0440\u043e\u0435 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u043e\u043f\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043a\u0430\u043f\u0447\u0438:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/x6\/h7\/tn\/x6h7tnn4a3slc9th4nbup6sumdm.jpeg\"><\/p>\n<p>  \u043f\u043e\u043f\u0443\u0442\u043d\u043e \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0442\u044c \u0435\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b.<br \/>  <a name=\"habracut\"><\/a><br \/>  \u0421\u0440\u0430\u0437\u0443 \u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u043c\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043f\u043e\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043c\u044b\u0448\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e \u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d \u0438 \u0447\u0442\u043e \u0441 \u044d\u0442\u0438\u043c \u0432\u0441\u0435\u043c \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c, \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0442\u0435\u043d\u0434\u0443\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0430 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0442\u0443\u0442\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b.<\/p>\n<h3>\u041f\u043b\u044f\u0441\u044f\u0442\u044c \u043e\u0442 \u043f\u0435\u0447\u043a\u0438. \u0412\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0432\u0441\u0442\u0443\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f<\/h3>\n<p>  \u0412\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u044f\u0442\u0441\u044f \u0447\u044c\u0438-\u0442\u043e \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430, \u043d\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043d\u0438\u0433 \u043f\u043e Deep Learning \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u0435\u043b\u044e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0437\u0430\u0440\u0430\u043d\u0435\u0435 \u0437\u0430\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u0441 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c\u0438 \u043e\u043d \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c. \u041a\u0430\u043a-\u0442\u043e MNIST \u2014 60 000 \u0440\u0443\u043a\u043e\u043f\u0438\u0441\u043d\u044b\u0445 \u0446\u0438\u0444\u0440, CIFAR-10 \u0438 \u0442.\u043f. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u044f \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u2026 \u043a \u044d\u0442\u0438\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0421\u043e\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u043d\u043e \u043d\u0435 \u044f\u0441\u043d\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u043e\u0435, \u043a\u0430\u043a \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0441\u0432\u043e\u0435\u0439 \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438. <\/p>\n<p>  \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043a\u0441\u0442\u0430\u0442\u0438 \u0432\u044b\u0448\u043b\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/www.pyimagesearch.com\/2018\/09\/10\/keras-tutorial-how-to-get-started-with-keras-deep-learning-and-python\/\">pyimagesearch.com<\/a> \u043e \u0442\u043e\u043c \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441\u043e \u0441\u0432\u043e\u0438\u043c\u0438 \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0435\u0435 <a href=\"https:\/\/www.reg.ru\/blog\/keras\/\">\u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434<\/a>.<\/p>\n<p>  \u041d\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442\u0441\u044f, \u0445\u0440\u0435\u043d \u0440\u0435\u0434\u044c\u043a\u0438 \u043d\u0435 \u0441\u043b\u0430\u0449\u0435: \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0441 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u043e\u043c \u0440\u0430\u0437\u0436\u0435\u0432\u0430\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u043f\u043e keras \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u0435\u043f\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0441\u0442. \u041e\u043f\u044f\u0442\u044c \u0436\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0437\u0430\u0440\u0430\u043d\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442, \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0443\u0436\u0435 \u0441 \u043a\u043e\u0442\u0430\u043c\u0438, \u0441\u043e\u0431\u0430\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u043f\u0430\u043d\u0434\u0430\u043c\u0438. \u041f\u0440\u0438\u0434\u0435\u0442\u0441\u044f \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u043f\u0443\u0441\u0442\u043e\u0442\u044b \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e. <br \/>  \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0437\u0430 \u0431\u0430\u0437\u0443 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u0437\u044f\u0442\u0430 \u044d\u0442\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u0438 \u043a\u043e\u0434.<\/p>\n<h3>\u0421\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e \u043a\u0430\u043f\u0447\u0430\u043c<\/h3>\n<p>  \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043d\u0435\u0442 \u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u043d\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e. \u041d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b \u043a\u0430\u043f\u0447\u0438-\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0446\u044b, \u0442.\u043a. \u0441\u0435\u0442\u044c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043f\u043e \u043d\u0438\u043c \u043f\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0448\u0438\u043c \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c. \u041c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043d\u0430\u043c\u0430\u0439\u043d\u0438\u0442\u044c \u043a\u0430\u043f\u0447 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c &#8212;<a href=\"https:\/\/yadi.sk\/d\/Ubw1EKCkzLSN2g\"> 29 000 \u043a\u0430\u043f\u0447<\/a>. \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043d\u0430\u0440\u0435\u0437\u0430\u0442\u044c \u0446\u0438\u0444\u0440 \u0438\u0437 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u043a\u0430\u043f\u0447\u0438. \u041d\u0435\u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0440\u0435\u0437\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 29 000 \u043a\u0430\u043f\u0447, \u0442\u0435\u043c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435, \u0447\u0442\u043e 1 \u043a\u0430\u043f\u0447\u0430 \u0434\u0430\u0435\u0442 5 \u0446\u0438\u0444\u0440. 500 \u043a\u0430\u043f\u0447 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0447\u0435\u043c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e.<\/p>\n<p>  \u041a\u0430\u043a \u0440\u0435\u0437\u0430\u0442\u044c? \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432 photoshop\u0435, \u043d\u043e \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0438\u043c\u0435\u0442\u044c \u043d\u043e\u0436 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435.<\/p>\n<p>  \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432\u043e\u0442 \u043a\u043e\u0434 \u043d\u043e\u0436\u0430 \u043d\u0430 python \u2014 <a href=\"https:\/\/yadi.sk\/d\/PhOTxdZABnH0QQ\">\u0441\u043a\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c<\/a>. (\u0434\u043b\u044f Windows. \u041f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043f\u0430\u043f\u043a\u0438 C:\\1\\test \u0438 C:\\1\\test-out).<br \/>  \u041d\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f \u0441\u0432\u0430\u043b\u043a\u0430 \u0438\u0437 \u0446\u0438\u0444\u0440 \u043e\u0442 1 \u0434\u043e 9 (\u043d\u0443\u043b\u0435\u0439 \u0432 \u043a\u0430\u043f\u0447\u0435 \u043d\u0435\u0442).<br \/>  \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u043d\u0430\u0434\u043e \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0437\u0430\u0432\u0430\u043b \u0438\u0437 \u0446\u0438\u0444\u0440 \u043f\u043e \u043f\u0430\u043f\u043a\u0430\u043c \u043e\u0442 1 \u0434\u043e 9 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u044c \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u0443\u044e \u043f\u0430\u043f\u043a\u0443 \u043f\u043e \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0446\u0438\u0444\u0440\u0435. \u0422\u0430\u043a \u0441\u0435\u0431\u0435 \u0437\u0430\u043d\u044f\u0442\u0438\u0435. \u041d\u043e \u0437\u0430 \u0434\u0435\u043d\u044c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0434\u043e 1000 \u0446\u0438\u0444\u0440. <\/p>\n<p>  \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043e\u043c\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a\u0430\u044f \u0438\u0437 \u0446\u0438\u0444\u0440, \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0443\u0434\u0430\u043b\u0438\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0435\u0446. \u0418 \u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u0441\u0442\u0440\u0430\u0448\u043d\u043e\u0433\u043e \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0437\u0430\u0448\u0443\u043c\u043b\u0435\u043d\u044b \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0432\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0432 \u00ab\u043a\u0430\u0434\u0440\u00bb:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/bi\/qi\/um\/biqiumw_hjgkfbgzt4abq4pqiby.jpeg\"><\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/ec\/xc\/pu\/ecxcpugnhuys1puccmahjitsfwe.jpeg\"><\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/3o\/fe\/wl\/3ofewllm6jxduh7rsj3ginfbrrm.jpeg\"><\/p>\n<p>  \u041d\u0430\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u0443\u044e \u043f\u0430\u043f\u043a\u0443 \u043d\u0430\u0434\u043e \u0448\u0442\u0443\u043a \u043f\u043e 200 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0446\u043e\u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b. \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u044d\u0442\u0443 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u043f\u043e\u0440\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u0438\u043c \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u0430\u043c, \u043d\u043e \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0441\u0430\u043c\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u043d\u0435 \u0438\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u043e\u043e\u0442\u043d\u0435\u0441\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b.<\/p>\n<h3>\u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c. \u0422\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u0430\u044f<\/h3>\n<p>  <i>\u0422\u044f\u0442\u044f, \u0442\u044f\u0442\u044f, \u043d\u0430\u0448\u0438 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0442\u0430\u0449\u0438\u043b\u0438 \u043c\u0435\u0440\u0442\u0432\u0435\u0446\u0430<\/i><\/p>\n<p>  \u041f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0442\u0435\u043c \u043a\u0430\u043a \u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0439\u0442\u0438\u0441\u044c \u043f\u043e \u0432\u044b\u0448\u0435\u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u0434, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0441\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u044b (keras, tensorflow \u0438 \u0442.\u043f.) \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b \u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e. <\/p>\n<p>  \u0411\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c, \u0441\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0441 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u043d\u043e\u0439 (!) \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"bash\">python train_simple_nn.py --dataset animals --model output\/simple_nn.model --label-bin output\/simple_nn_lb.pickle --plot output\/simple_nn_plot.png<\/code><\/pre>\n<p>  *Tensorflow \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u043e\u0431 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430\u0445 \u0432 \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430\u0445 \u0438 \u0443\u0441\u0442\u0430\u0440\u0435\u0432\u0448\u0438\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430\u0445, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u044d\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0440\u0443\u043a\u0430\u043c\u0438, \u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0438\u0433\u043d\u043e\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c.<\/p>\n<p>  \u0413\u043b\u0430\u0432\u043d\u043e\u0435, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043e\u0442\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0432 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 output \u043f\u043e\u044f\u0432\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u0434\u0432\u0430 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430: simple_nn_lb.pickle \u0438 simple_nn.model, \u0430 \u043d\u0430 \u044d\u043a\u0440\u0430\u043d \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0436\u0438\u0432\u043e\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441 \u043d\u0430\u0434\u043f\u0438\u0441\u044c\u044e \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/p3\/vn\/mv\/p3vnmvdsxkgpx3cqpi94tvmwd5i.png\"><\/p>\n<h3>\u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c \u2014 \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435<\/h3>\n<p>  \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043e\u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u0441\u0435\u0442\u044c.<\/p>\n<p>  \u041f\u043e\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c \u0432 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0443 dat \u043f\u0430\u043f\u043a\u0438 \u0441 \u0446\u0438\u0444\u0440\u0430\u043c\u0438, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0449\u0438\u043c\u0438 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0446\u044b \u043f\u043e \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0446\u0438\u0444\u0440\u0435.<br \/>  \u041f\u0430\u043f\u043a\u0443 dat \u0434\u043b\u044f \u0443\u0434\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c \u0432 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0435 \u0441 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u043c (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0440\u044f\u0434\u043e\u043c c \u043f\u0430\u043f\u043a\u043e\u0439 animals).<br \/>  \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0441\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0441 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c:<\/p>\n<pre><code class=\"bash\">python train_simple_nn.py --dataset dat --model output\/simple_nn.model --label-bin output\/simple_nn_lb.pickle --plot output\/simple_nn_plot.png<\/code><\/pre>\n<p>  \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430 \u0440\u0430\u043d\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<p>  \u041d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043f\u043e\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0444\u0430\u0439\u043b train_simple_nn.py.<\/p>\n<p>  1. \u0412 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0435\u0446 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">#model.summary() score = model.evaluate(testX, testY, verbose=1) print(\"\\nTest score:\", score[0]) print('Test accuracy:', score[1])<\/code><\/pre>\n<p>  \u042d\u0442\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<p>  2. <\/p>\n<pre><code class=\"python\">image = cv2.resize(image, (32, 32)).flatten()<\/code><\/pre>\n<p>  \u043f\u043e\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u043d\u0430 <\/p>\n<pre><code class=\"python\">image = cv2.resize(image, (16, 37)).flatten()<\/code><\/pre>\n<p> \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043c\u044b \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438. \u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440? \u041f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043a\u0430\u043a \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0440\u0435\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0446\u0438\u0444\u0440 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u043b\u0438\u0431\u043e \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u043a \u043d\u0435\u043c\u0443. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043e 32&#215;32 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044f, \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043a\u0430\u0436\u0435\u043d\u0430. \u0414\u0430 \u0438 \u0437\u0430\u0447\u0435\u043c \u044d\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c?<\/p>\n<p>  \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0437\u0430\u0433\u043e\u043d\u044f\u0435\u043c \u044d\u0442\u043e \u0438\u0437\u043c\u0435\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 try:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"> try:    image = cv2.resize(image, (16, 37)).flatten() except:     continue<\/code><\/pre>\n<p>  \u0422.\u043a. \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u044c \u0438 \u0432\u044b\u0434\u0430\u0435\u0442 None, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043e\u043d\u0438 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f.<\/p>\n<p>  3.\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435 \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e\u0435. \u0422\u0430\u043c \u0433\u0434\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0439 \u0432 \u043a\u043e\u0434\u0435 <\/p>\n<blockquote><p>\u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u043c \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 3072-1024-512-3 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Keras<\/p><\/blockquote>\n<p>  \u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0430 \u043a\u0430\u043a 3072-1024-512-3. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0435\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434 3072 (32 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044f * 32 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044f * 3), \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0439 1024, \u0441\u043b\u043e\u0439 512 \u0438 \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435 3 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u0430 \u2014 \u043a\u043e\u0442, \u0441\u043e\u0431\u0430\u043a\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u043f\u0430\u043d\u0434\u0430. <\/p>\n<p>  \u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0432\u0445\u043e\u0434 1776 (16 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0439*37 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0439*3), \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0439 1024, \u0441\u043b\u043e\u0439 512, \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435 9 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0446\u0438\u0444\u0440.<\/p>\n<p>  \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043d\u0430\u0448 \u043a\u043e\u0434:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">model.add(Dense(1024, input_shape=(1776,), activation=\"sigmoid\"))model.add(Dense(512, activation=\"sigmoid\")) <\/code><\/pre>\n<p>  *9 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e, \u0442.\u043a. \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u0441\u0430\u043c\u0430 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432 \u043f\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 \u043f\u0430\u043f\u043e\u043a \u0432 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435.<\/p>\n<h3>\u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u043c<\/h3>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"bash\">python train_simple_nn.py --dataset dat --model output\/simple_nn.model --label-bin output\/simple_nn_lb.pickle --plot output\/simple_nn_plot.png<\/code><\/pre>\n<p>  \u0422\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438 \u0441 \u0446\u0438\u0444\u0440\u0430\u043c\u0438 \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0435, \u0441\u0435\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e (5-10 \u043c\u0438\u043d) \u0434\u0430\u0436\u0435 \u043d\u0430 \u0441\u043b\u0430\u0431\u043e\u043c \u0436\u0435\u043b\u0435\u0437\u0435, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e CPU.<\/p>\n<p>  \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043e\u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0432 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/ul\/wn\/hq\/ulwnhqojm6nydi91td23u6vkpew.png\"><\/p>\n<p>  \u042d\u0442\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0433\u043d\u0443\u0442\u0430 \u0432\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u2014 82,19%, \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u2014 75,6 % \u0438 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c \u2014 75,59 %.<\/p>\n<p>  \u041d\u0430\u043c \u043d\u0430\u0434\u043e \u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0439 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c\u044e. \u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u043e\u044f\u0441\u043d\u0435\u043d\u043e \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435.<\/p>\n<p>  \u041f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0443\u044e \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438. \u041e\u043d\u0430 \u0432 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0435 output \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 simple_nn_plot.png:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/c5\/bm\/fx\/c5bmfxpm_1ce3vfunweiunp6gge.png\"><\/p>\n<h3>\u0411\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435, \u0432\u044b\u0448\u0435, \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u0435\u0435. \u0423\u043b\u0443\u0447\u0448\u0430\u0435\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b<\/h3>\n<p>  \u0421\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u043a\u043e\u0440\u043e\u0442\u043a\u043e \u043e \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/pikabu.ru\/story\/komandnaya_rabota_6877065\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>. <\/p>\n<p>  \u0412\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043f\u043e\u0434\u043b\u0438\u043d\u043d\u0435\u0435 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439.<\/p>\n<p>  \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043c \u044d\u043f\u043e\u0445.<br \/>  \u0412 \u043a\u043e\u0434\u0435 \u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c <\/p>\n<pre><code class=\"python\">EPOCHS = 75<\/code><\/pre>\n<p>  \u043d\u0430 <\/p>\n<pre><code class=\"python\">EPOCHS = 200<\/code><\/pre>\n<p>  \u0423\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043c \u00ab\u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0440\u0430\u0437\u00bb, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u0441\u0435\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0439\u0434\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435. <\/p>\n<p>  \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/ud\/oj\/ht\/udojhtyznrjf2imm9fqilahpg8e.png\"><\/p>\n<p>  \u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, 93,5%, 92,6%, 92,6%.<\/p>\n<p>  \u0412 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0430\u0445:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/v3\/4z\/fc\/v34zfcx1t39ulua8_j7jgbdt9dk.png\"><\/p>\n<p>  \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0438\u043d\u044f\u044f \u0438 \u043a\u0440\u0430\u0441\u043d\u044b\u0435 \u043b\u0438\u043d\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 130 \u044d\u043f\u043e\u0445\u0438 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044e\u0442 \u0440\u0430\u0437\u044a\u0435\u0437\u0436\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0434\u0440\u0443\u0433 \u043e\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430 \u0438 \u044d\u0442\u043e \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u0435 \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u044d\u043f\u043e\u0445 \u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u043d\u0435 \u0434\u0430\u0441\u0442. \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u043c \u044d\u0442\u043e.<\/p>\n<p>  \u0412 \u043a\u043e\u0434\u0435 \u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c <\/p>\n<pre><code class=\"python\">EPOCHS = 200<\/code><\/pre>\n<p>  \u043d\u0430 <\/p>\n<pre><code class=\"python\">EPOCHS = 500<\/code><\/pre>\n<p>  \u0438 \u0441\u043d\u043e\u0432\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043e\u043d\u044f\u0435\u043c.<\/p>\n<p>  \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/dz\/dw\/cd\/dzdwcdeiebyebam67qi02xjozu4.png\"><\/p>\n<p>  \u0418\u0442\u0430\u043a, \u0438\u043c\u0435\u0435\u043c:<br \/>  99%,95,5%,95,5%.<\/p>\n<p>  \u0418 \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/qb\/y2\/vm\/qby2vmydwtig4l626qzikq5qln0.png\"><\/p>\n<p>  \u0427\u0442\u043e \u0436, \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u044d\u043f\u043e\u0445, \u044f\u0432\u043d\u043e \u043f\u043e\u0448\u043b\u043e \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u043e\u0431\u043c\u0430\u043d\u0447\u0438\u0432.<\/p>\n<p>  \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u043c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043d\u0430 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435.<\/p>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0432 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442 predict.py. \u041f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u043c \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u043c\u0441\u044f.<\/p>\n<p>  \u0412 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0443 images \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u043c \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b \u0441 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0446\u0438\u0444\u0440 \u0441 \u043a\u0430\u043f\u0447\u0438, \u0440\u0430\u043d\u0435\u0435 \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0430\u0434\u0430\u0432\u0448\u0438\u0435\u0441\u044f \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0422.\u0435. \u043d\u0430\u0434\u043e \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b \u043d\u0435 \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 dat.<\/p>\n<p>  \u0412 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0444\u0430\u0439\u043b\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043c \u0434\u0432\u0435 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">ap.add_argument(\"-w\", \"--width\", type=int, default=16, help=\"target spatial dimension width\") ap.add_argument(\"-e\", \"--height\", type=int, default=37, help=\"target spatial dimension height\")<\/code><\/pre>\n<p>  \u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u043c \u0438\u0437 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0430\u043d\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"bash\">python predict.py --image images\/1.jpg --model output\/simple_nn.model --label-bin output\/simple_nn_lb.pickle --flatten 1<\/code><\/pre>\n<p>  \u0418 \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/qp\/f-\/nz\/qpf-nzzqpqoaccbynu5idkpwhoo.png\"><\/p>\n<p>  \u0414\u0440\u0443\u0433\u0430\u044f \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0430:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/l9\/hv\/7r\/l9hv7robn9u3pljp3llpoughsbi.png\"><\/p>\n<p>  \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u043d\u0435 \u0441\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c\u0438 \u0437\u0430\u0448\u0443\u043c\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0446\u0438\u0444\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/p4\/d3\/me\/p4d3me0oclkrhw9ntnlg4kailfq.png\"><\/p>\n<p>  \u0427\u0442\u043e \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c? <\/p>\n<ol>\n<li>\u0423\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440\u043e\u0432 \u0446\u0438\u0444\u0440 \u0432 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0430\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/li>\n<li>\u041f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b.<\/li>\n<\/ol>\n<p>  <\/p>\n<h3>\u041f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b<\/h3>\n<p>  \u041a\u0430\u043a \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e \u0438\u0437 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430, \u0441\u0438\u043d\u044f\u044f \u0438 \u043a\u0440\u0430\u0441\u043d\u0430\u044f \u043b\u0438\u043d\u0438\u0438 \u0440\u0430\u0441\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u043d\u0430 130 \u044d\u043f\u043e\u0445\u0435. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 130 \u044d\u043f\u043e\u0445\u0438 \u043d\u0435\u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e. \u0417\u0430\u0444\u0438\u043a\u0441\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u043d\u0430 130 \u044d\u043f\u043e\u0445\u0435: 89,3%,88%,88% \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u043b\u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441\u0435\u0442\u0438.<\/p>\n<p>  <b>\u0421\u043d\u0438\u0437\u0438\u043c \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/b><\/p>\n<pre><code class=\"python\">INIT_LR = 0.01<\/code><\/pre>\n<p> \u043d\u0430 <\/p>\n<pre><code class=\"python\">INIT_LR = 0.001<\/code><\/pre>\n<p>  \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442:<br \/>  41%,39%,39%<\/p>\n<p>  \u0427\u0442\u043e \u0436, \u043c\u0438\u043c\u043e.<\/p>\n<p>  <b>\u0414\u0430\u0431\u0430\u0432\u0438\u043c \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439.<\/b><\/p>\n<pre><code class=\"python\">model.add(Dense(512, activation=\"sigmoid\"))<\/code><\/pre>\n<p> \u043d\u0430 <\/p>\n<pre><code class=\"python\">model.add(Dense(512, activation=\"sigmoid\"))  model.add(Dense(258, activation=\"sigmoid\"))<\/code><\/pre>\n<p>  \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442:<br \/>  56%,62%,62%<\/p>\n<p>  \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435, \u043d\u043e \u043d\u0435\u0442.<\/p>\n<p>  \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u044d\u043f\u043e\u0445 \u0434\u043e 250:<br \/>  84%,83%,83%<\/p>\n<p>  \u041f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043a\u0440\u0430\u0441\u043d\u0430\u044f \u0438 \u0441\u0438\u043d\u044f\u044f \u043b\u0438\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435 \u043e\u0442\u0440\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u0440\u0443\u0433 \u043e\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 130 \u044d\u043f\u043e\u0445\u0438:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/tn\/d0\/vs\/tnd0vsxo6wb-tdn7_x-cxqt5vuu.png\"><\/p>\n<p>  <b>\u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043c 250 \u044d\u043f\u043e\u0445 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0440\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435<\/b>:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from keras.layers.core import Dropout<\/code><\/pre>\n<p>  \u041c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043b\u043e\u044f\u043c\u0438 \u0432\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0440\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"> model.add(Dense(1024, input_shape=(1776,), activation=\"sigmoid\")) model.add(Dropout(0.3))  model.add(Dense(512, activation=\"sigmoid\")) model.add(Dropout(0.3)) model.add(Dense(258, activation=\"sigmoid\")) model.add(Dropout(0.3))<\/code><\/pre>\n<p>  \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442:<br \/>  53%,65%,65%<\/p>\n<p>  \u041f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0438\u0436\u0435 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445, \u044d\u0442\u043e \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442 \u043e \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0435\u0442\u044c \u043d\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u044e\u0442 \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u044d\u043f\u043e\u0445.<\/p>\n<pre><code class=\"python\"> model.add(Dense(1024, input_shape=(1776,), activation=\"sigmoid\")) model.add(Dropout(0.3))  model.add(Dense(512, activation=\"sigmoid\")) model.add(Dropout(0.3)) <\/code><\/pre>\n<p>  \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442:<br \/>  88%,92%,92%<\/p>\n<p>  \u0421 1 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0441\u043b\u043e\u0435\u043c, \u043f\u0440\u043e\u0440\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0438 500 \u044d\u043f\u043e\u0445\u0430\u043c\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">model.add(Dense(1024, input_shape=(1776,), activation=\"sigmoid\")) model.add(Dropout(0.3))  model.add(Dense(512, activation=\"sigmoid\")) model.add(Dropout(0.3)) model.add(Dense(258, activation=\"sigmoid\"))<\/code><\/pre>\n<p>  \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442:<br \/>  92,4%,92,6%,92,58%<\/p>\n<p>  \u041d\u0435\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u044f \u043d\u0430 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043d\u0438\u0437\u043a\u0438\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442 \u043f\u043e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044e \u0441 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u043c \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u044d\u043f\u043e\u0445 \u0434\u043e 500, \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0440\u043e\u0432\u043d\u044b\u043c:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/9m\/-r\/p7\/9m-rp7ohvgfrhodwotg-e7c0lew.png\"><\/p>\n<p>  \u0418 \u0441\u0435\u0442\u044c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0440\u0430\u043d\u0435\u0435 \u0432\u044b\u043f\u0430\u0434\u0430\u043b\u0438:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/ik\/ih\/4z\/ikih4zdiifii2jdrvqcjnqyxv5o.png\"><\/p>\n<p>  \u0421\u043e\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0432 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0444\u0430\u0439\u043b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0440\u0435\u0436\u0435\u0442 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043a\u0430\u043f\u0447\u0435\u0439 \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434\u0435 \u043d\u0430 5 \u0446\u0438\u0444\u0440, \u043f\u0440\u043e\u0433\u043e\u043d\u0438\u0442 \u043a\u0430\u0436\u0434\u0443\u044e \u0446\u0438\u0444\u0440\u0443 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c \u0438 \u0432\u044b\u0434\u0430\u0441\u0442 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0432 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0430\u0442\u043e\u0440 python.<\/p>\n<p>  \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0449\u0435. \u0412 \u0444\u0430\u0439\u043b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0440\u0435\u0437\u0430\u043b \u043d\u0430\u043c \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b \u0438\u0437 \u043a\u0430\u043f\u0447\u0438 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043c \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 \u0432\u0438\u0434\u0430:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">cmdCommand = \"python predict-captcha.py --image capcha.jpg1.jpg --model simple_nn.model --label-bin simple_nn_lb.pickle --flatten 1\"     process = subprocess.Popen(cmdCommand.split(), stdout=subprocess.PIPE)     output, error = process.communicate()     print (str(output)[2])<\/code><\/pre>\n<p>  \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u044e\u0442 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u043c\u0438\u0442\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u0438\u0437 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438.<\/p>\n<p>  \u041e\u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u043c \u0438\u0445 \u0432 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u043a\u0440\u0430\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"> def prescript(file):     cmdCommand = \"python predict-captcha.py --image \"+ file +\" --model simple_nn.model --label-bin simple_nn_lb.pickle --flatten 1\"     process = subprocess.Popen(cmdCommand.split(), stdout=subprocess.PIPE)     output, error = process.communicate()     print (str(output)[2])  prescript(\"1.jpg\") prescript(\"2.jpg\") prescript(\"3.jpg\") prescript(\"4.jpg\") prescript(\"5.jpg\") <\/code><\/pre>\n<p>  \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430\u0440\u0435\u0436\u0435\u0442 \u043a\u0430\u043f\u0447\u0443 \u043d\u0430 5 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0435\u0439, \u043d\u043e \u0438 \u0432\u044b\u0432\u0435\u0434\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b \u0432 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0430\u0442\u043e\u0440:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/3e\/vu\/yv\/3evuyvxtvqxi-wuygaxhfwg_mxi.png\"><\/p>\n<p>  \u041e\u043f\u044f\u0442\u044c \u0436\u0435 \u043d\u0430\u0434\u043e \u0438\u043c\u0435\u0442\u044c \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0443, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u043d\u0435 \u0434\u0430\u0435\u0442 100% \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430 \u0438 \u0437\u0430\u0447\u0430\u0441\u0442\u0443\u044e \u043e\u0434\u043d\u0430 \u0438\u0437 5 \u0446\u0438\u0444\u0440 \u043d\u0435\u0432\u0435\u0440\u043d\u0430. \u041d\u043e \u0438 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435\u043f\u043b\u043e\u0445\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0443\u0447\u0435\u0441\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e 170-200 \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430.<\/p>\n<p>  \u0420\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043f\u0447\u0438 \u0434\u043b\u0438\u0442\u0441\u044f 28 \u0441\u0435\u043a \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. 2 \u0441\u0435\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u0438\u0433\u0440\u0430\u0442\u044c \u0431\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044e \u0432 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u0435 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043f\u043e\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043d\u043e \u044d\u0442\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u043c\u0435\u0440\u0442\u0432\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0440\u0438\u043f\u0430\u0440\u043a\u0430.<\/p>\n<p>  \u041a\u0430\u043a \u0435\u0449\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043f\u044b\u0442\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043a\u043d\u0438\u0433\u0435 \u00ab\u0411\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 Keras \u2014 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u00bb \u0410. \u0414\u0436\u0443\u043b\u043b\u0438, \u0421.\u041f\u0430\u043b\u0430.<\/p>\n<p>  \u0418\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442 \u2014 <a href=\"https:\/\/yadi.sk\/d\/8bKg_OYFUYCrVQ\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>.<br \/>  \u041f\u0435\u0440\u0435\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f <a href=\"https:\/\/yadi.sk\/d\/CC5To6wSU5hWRw\">\u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438<\/a> \u0438 <a href=\"https:\/\/yadi.sk\/d\/L4AKO_k9yuhOrA\">\u0442\u0435\u0441\u0442\u0430<\/a> \u0441\u0435\u0442\u0438.<br \/>  \u041a\u0430\u043f\u0447\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430, \u0432 \u0442\u043e\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u0435 \u0441 \u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u043c \u0441\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u2014 <a href=\"https:\/\/yadi.sk\/d\/lDxVGYxqSZpX7w\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>.<br \/>  \u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u2014 <a href=\"https:\/\/yadi.sk\/d\/jCRZA9TJy1wrLQ\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>.<br \/>  \u0426\u0438\u0444\u0440\u044b, \u0440\u0430\u0437\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e \u043f\u0430\u043f\u043a\u0430\u043c \u2014 <a href=\"https:\/\/yadi.sk\/d\/jQF3Xh59imVvEw\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>.<\/div>\n<p>               <script class=\"js-mediator-script\">!function(e){function t(t,n){if(!(n in e)){for(var r,a=e.document,i=a.scripts,o=i.length;o--;)if(-1!==i[o].src.indexOf(t)){r=i[o];break}if(!r){r=a.createElement(\"script\"),r.type=\"text\/javascript\",r.async=!0,r.defer=!0,r.src=t,r.charset=\"UTF-8\";var d=function(){var e=a.getElementsByTagName(\"script\")[0];e.parentNode.insertBefore(r,e)};\"[object Opera]\"==e.opera?a.addEventListener?a.addEventListener(\"DOMContentLoaded\",d,!1):e.attachEvent(\"onload\",d):d()}}}t(\"\/\/mediator.mail.ru\/script\/2820404\/\",\"_mediator\")}(window);<\/script>     <br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/464337\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/post\/464337\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html js-mediator-article\">\u0422\u0435\u043c\u0430 \u043a\u0430\u043f\u0447 \u043d\u0435 \u043d\u043e\u0432\u0430, \u0432 \u0442\u043e\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0425\u0430\u0431\u0440\u0430. \u0422\u0435\u043c \u043d\u0435 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435, \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u043a\u0430\u043f\u0447 \u043c\u0435\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f, \u043a\u0430\u043a \u0438 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u0438\u0445 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u043c\u044f\u043d\u0443\u0442\u044c \u0441\u0442\u0430\u0440\u043e\u0435 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u043e\u043f\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043a\u0430\u043f\u0447\u0438:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/x6\/h7\/tn\/x6h7tnn4a3slc9th4nbup6sumdm.jpeg\"><\/p>\n<p>  \u043f\u043e\u043f\u0443\u0442\u043d\u043e \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0442\u044c \u0435\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b.  <\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-293647","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/293647","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=293647"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/293647\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=293647"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=293647"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=293647"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}