{"id":368404,"date":"2024-05-21T03:41:58","date_gmt":"2024-05-21T03:41:58","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=368404"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=368404","title":{"rendered":"<span>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0440\u0443\u043a\u043e\u043f\u0438\u0441\u043d\u044b\u0435 \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Tensorflow \u0438 Keras<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442, \u0425\u0430\u0431\u0440! \u0421\u0435\u0433\u043e\u0434\u043d\u044f \u043c\u044b \u043e\u043a\u0443\u043d\u0435\u043c\u0441\u044f \u0432 \u043c\u0438\u0440 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432 \u0441\u0432\u043e\u044e \u043f\u0435\u0440\u0432\u0443\u044e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 Python \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e TensorFlow \u0438 Keras \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0440\u0443\u043a\u043e\u043f\u0438\u0441\u043d\u044b\u0445 \u0446\u0438\u0444\u0440 \u0438\u0437 \u0437\u043d\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u043e\u0433\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 MNIST. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0435\u0442 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0445, \u043a\u0442\u043e \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0443\u0442\u044c \u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438, \u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u043c \u043c\u043e\u0449\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0442\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438.<\/p>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0442\u0435\u043c \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u043a\u043e\u0434, \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c\u0441\u044f, \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 MNIST \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u043c \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0414\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 MNIST \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 70 000 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0440\u0443\u043a\u043e\u043f\u0438\u0441\u043d\u044b\u0445 \u0446\u0438\u0444\u0440, \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0435 \u0438\u0437 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0447\u0435\u0440\u043d\u043e-\u0431\u0435\u043b\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043e\u043c 28&#215;28 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0439. \u041e\u043d \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d \u043d\u0430 \u0434\u0432\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438: 60 000 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0446\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 10 000 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0442\u0430 \u0438 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 MNIST \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u043f\u043e\u043b\u0438\u0433\u043e\u043d\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0443\u0431\u0435\u0434\u0438\u0442\u0435\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b Python \u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 TensorFlow. TensorFlow \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0438\u043b\u0438 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 pip, \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0432 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443 \u0432 \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u043b\u0435:<\/p>\n<pre><code class=\"bash\">$ pip install tensorflow<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0434\u0435\u043c \u043a \u043a\u043e\u0434\u0443. \u041d\u0430\u0447\u043d\u0435\u043c \u0441 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0430 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u0435\u0439. TensorFlow \u0438 Keras \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u043d\u0430\u043c \u0432\u0441\u0435 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430\u043c\u0438, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import tensorflow as tf from tensorflow.keras.datasets import mnist from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten from tensorflow.keras.utils import to_categorical <\/code><\/pre>\n<p>\u0421\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u0448\u0430\u0433\u043e\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. MNIST \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e \u0438\u0437 Keras, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u044d\u0442\u0430\u043f \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u043c. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0443\u0436\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u044b \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0443\u044e \u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u0443\u044e \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043c \u0441\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u043e\u0442\u043e\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data() train_images = train_images \/ 255.0 test_images = test_images \/ 255.0 train_labels = to_categorical(train_labels) test_labels = to_categorical(test_labels)<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u0438 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0448\u043b\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c. \u041c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c Sequential API \u0438\u0437 Keras \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u041d\u0430\u0448\u0430 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u044c \u0438\u0437 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 &#171;\u0432\u044b\u043f\u0440\u044f\u043c\u043b\u044f\u0435\u0442&#187; \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437 2D \u0432 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440, \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0441\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432 \u0441 128 \u0438 64 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u0430\u043c\u0438 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438 ReLU, \u0438 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u044f \u0441 10 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u0430\u043c\u0438 (\u043f\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432 \u0446\u0438\u0444\u0440) \u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438 softmax \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">model = Sequential([     Flatten(input_shape=(28, 28)),     Dense(128, activation='relu'),     Dense(64, activation='relu'),     Dense(10, activation='softmax') ])  model.compile(optimizer='adam',               loss='categorical_crossentropy',               metrics=['accuracy']) <\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043a\u043e\u0434 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u0444\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c Keras, \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0432\u043e\u0433\u043e API \u0434\u043b\u044f TensorFlow, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u043b\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">model = Sequential([<\/code><\/pre>\n<ul>\n<li>\n<p><code>Sequential<\/code> &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441 \u0432 Keras, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u044f \u0441\u043b\u043e\u0438 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e. \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043c\u044b \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u043c \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0442\u044c \u043d\u0430\u0448\u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<pre><code class=\"python\">    Flatten(input_shape=(28, 28)),<\/code><\/pre>\n<ul>\n<li>\n<p><code>Flatten<\/code> &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0441\u043b\u043e\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432. \u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435, \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0437 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 MNIST \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 28&#215;28 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0439. <code>Flatten<\/code> \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u0442 \u044d\u0442\u043e 2D \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 1D, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u044f \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u0438\u0437 784 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 (28*28). <code>input_shape=(28, 28)<\/code> \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<pre><code class=\"python\">    Dense(128, activation='relu'),<\/code><\/pre>\n<ul>\n<li>\n<p><code>Dense<\/code> &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438, \u0433\u0434\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d \u0432 \u0441\u043b\u043e\u0435 \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d \u0441\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c\u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u0430\u043c\u0438 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u043c \u0441\u043b\u043e\u0435. \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u043e\u0439 \u0438\u0437 128 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432. <code>activation='relu'<\/code> \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438 ReLU (Rectified Linear Unit). ReLU \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u043e\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043d\u043e\u043b\u044c \u0438 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u0435\u0437 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0448\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0443 \u0438\u0441\u0447\u0435\u0437\u0430\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0438 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<pre><code class=\"python\">    Dense(64, activation='relu'),<\/code><\/pre>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043c\u044b \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0435\u0449\u0435 \u043e\u0434\u0438\u043d \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439, \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0440\u0430\u0437 \u0441 64 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u0430\u043c\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f ReLU \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438. \u042d\u0442\u043e \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432 \u043f\u043e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044e \u0441 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u043c \u0441\u043b\u043e\u0435\u043c \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u043d\u043e \u0441\u0443\u0436\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<pre><code class=\"python\">    Dense(10, activation='softmax')<\/code><\/pre>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u044b\u043c (<code>Dense<\/code>), \u043d\u043e \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 10 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 10 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432 (\u0446\u0438\u0444\u0440\u044b \u043e\u0442 0 \u0434\u043e 9). <code>activation='softmax'<\/code> \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u044f, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043e\u043d\u0430 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u044f \u0432 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u043f\u043e 10 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430\u043c. Softmax \u0433\u0430\u0440\u0430\u043d\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0443\u043c\u043c\u0430 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 (\u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439) \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0432\u043d\u0430 1.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<pre><code class=\"python\">])  model.compile(optimizer='adam',               loss='categorical_crossentropy',               metrics=['accuracy'])<\/code><\/pre>\n<ul>\n<li>\n<p><code>model.compile<\/code> &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. <code>optimizer='adam'<\/code> \u0437\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440 Adam \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. Adam &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0435\u0433\u043e \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u043c \u0434\u043b\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><code>loss='categorical_crossentropy'<\/code> \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u044d\u043d\u0442\u0440\u043e\u043f\u0438\u0438 \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c, \u0447\u0442\u043e \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u043c \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><code>metrics=['accuracy']<\/code> \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442 Keras, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430\u043c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c (accuracy) \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0442\u0442\u0435\u0440\u043d\u044b \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043c\u044b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0435\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0443\u043a\u043e\u043f\u0438\u0441\u043d\u044b\u0435 \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b. \u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 <code>fit<\/code>, \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043d\u0430 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u044d\u043f\u043e\u0445.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">model.fit(train_images, # \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f           train_labels, #            epochs=10,    # \u043a\u043e\u043b-\u0432\u043e \u044d\u043f\u043e\u0445 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f           validation_data=(test_images, test_labels)) # \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e \u043a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0430, \u0435\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0438\u043b\u0438 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441\u0432\u043e\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">model.save('mnist_model.keras')<\/code><\/pre>\n<p>\u0418 \u0432\u043e\u0442 \u043c\u044b \u043f\u043e\u0434\u043e\u0448\u043b\u0438 \u043a \u0441\u0430\u043c\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u043f\u0443\u0442\u0435\u0448\u0435\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f. \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043c\u044b \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0440\u0438\u043a\u043e\u0441\u043d\u0443\u043b\u0438\u0441\u044c \u043a \u043c\u0430\u0433\u0438\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043d\u043e \u0438 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0435\u0431\u044f \u0434\u0432\u0435\u0440\u044c \u0432 \u043c\u0438\u0440, \u0433\u0434\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u044b \u0443\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0430\u043a, \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a. \u042d\u0442\u043e \u043f\u0443\u0442\u0435\u0448\u0435\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u043b\u0438\u0448\u044c \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0438 \u0432\u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0438 \u043d\u0430\u0441 \u0436\u0434\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0443\u0434\u0438\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u0439.<\/p>\n<p>\u041d\u0435 \u0437\u0430\u0431\u044b\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u044d\u043f\u043e\u0445 \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438. \u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u043e \u043d\u0430 \u0441\u0442\u044b\u043a\u0435 \u043d\u0430\u0443\u043a\u0438 \u0438 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a\u0438, \u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043a \u0443\u0434\u0438\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u043c.<\/p>\n<hr\/>\n<h4>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441 WebUI<\/h4>\n<p>\u042f \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u043b \u0434\u043b\u044f \u0432\u0430\u0441 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442, \u043a\u0430\u043a \u043d\u0430\u0448\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u043c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u043e\u043c. \u042d\u0442\u043e \u0432\u0435\u0431-\u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0432\u0430\u043c \u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b \u0432 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u043f\u043e\u043b\u0435 \u0438 \u043c\u0433\u043d\u043e\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u044c\u044e.<\/p>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0438 \u0438 \u0438\u0437\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434, \u043f\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438\u0442\u0435 <a href=\"https:\/\/github.com\/blaze-arch\/MNIST-Classifier\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u043c\u043e\u0439 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439 \u043d\u0430 GitHub<\/a>.<\/p>\n<hr\/>\n<p>\u041d\u0430\u0434\u0435\u044e\u0441\u044c, \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b \u0432\u0434\u043e\u0445\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442 \u0432\u0430\u0441 \u043d\u0430 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u044b \u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 \u0448\u0430\u0433\u0438 \u0432 \u043c\u0438\u0440\u0435 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441 \u0447\u0435\u0433\u043e-\u0442\u043e \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u043e\u0433\u043e, \u0438 \u0432\u0430\u0448 \u043f\u0443\u0442\u044c \u043a \u0443\u0441\u043f\u0435\u0445\u0443 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0435\u0433\u043e\u0434\u043d\u044f!<\/p>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!----><!----><\/div>\n<p><!----><!----><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\/articles\/794224\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/794224\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442, \u0425\u0430\u0431\u0440! \u0421\u0435\u0433\u043e\u0434\u043d\u044f \u043c\u044b \u043e\u043a\u0443\u043d\u0435\u043c\u0441\u044f \u0432 \u043c\u0438\u0440 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432 \u0441\u0432\u043e\u044e \u043f\u0435\u0440\u0432\u0443\u044e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 Python \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e TensorFlow \u0438 Keras \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0440\u0443\u043a\u043e\u043f\u0438\u0441\u043d\u044b\u0445 \u0446\u0438\u0444\u0440 \u0438\u0437 \u0437\u043d\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u043e\u0433\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 MNIST. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0435\u0442 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0445, \u043a\u0442\u043e \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0443\u0442\u044c \u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438, \u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u043c \u043c\u043e\u0449\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0442\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438.<\/p>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0442\u0435\u043c \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u043a\u043e\u0434, \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c\u0441\u044f, \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 MNIST \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u043c \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0414\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 MNIST \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 70 000 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0440\u0443\u043a\u043e\u043f\u0438\u0441\u043d\u044b\u0445 \u0446\u0438\u0444\u0440, \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0435 \u0438\u0437 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0447\u0435\u0440\u043d\u043e-\u0431\u0435\u043b\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043e\u043c 28&#215;28 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0439. \u041e\u043d \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d \u043d\u0430 \u0434\u0432\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438: 60 000 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0446\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 10 000 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0442\u0430 \u0438 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 MNIST \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u043f\u043e\u043b\u0438\u0433\u043e\u043d\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0443\u0431\u0435\u0434\u0438\u0442\u0435\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b Python \u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 TensorFlow. TensorFlow \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0438\u043b\u0438 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 pip, \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0432 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443 \u0432 \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u043b\u0435:<\/p>\n<pre><code class=\"bash\">$ pip install tensorflow<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0434\u0435\u043c \u043a \u043a\u043e\u0434\u0443. \u041d\u0430\u0447\u043d\u0435\u043c \u0441 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0430 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u0435\u0439. TensorFlow \u0438 Keras \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u043d\u0430\u043c \u0432\u0441\u0435 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430\u043c\u0438, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import tensorflow as tf from tensorflow.keras.datasets import mnist from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten from tensorflow.keras.utils import to_categorical <\/code><\/pre>\n<p>\u0421\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u0448\u0430\u0433\u043e\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. MNIST \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e \u0438\u0437 Keras, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u044d\u0442\u0430\u043f \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u043c. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0443\u0436\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u044b \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0443\u044e \u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u0443\u044e \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043c \u0441\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u043e\u0442\u043e\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data() train_images = train_images \/ 255.0 test_images = test_images \/ 255.0 train_labels = to_categorical(train_labels) test_labels = to_categorical(test_labels)<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u0438 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0448\u043b\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c. \u041c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c Sequential API \u0438\u0437 Keras \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u041d\u0430\u0448\u0430 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u044c \u0438\u0437 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 &#171;\u0432\u044b\u043f\u0440\u044f\u043c\u043b\u044f\u0435\u0442&#187; \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437 2D \u0432 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440, \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0441\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432 \u0441 128 \u0438 64 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u0430\u043c\u0438 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438 ReLU, \u0438 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u044f \u0441 10 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u0430\u043c\u0438 (\u043f\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432 \u0446\u0438\u0444\u0440) \u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438 softmax \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">model = Sequential([     Flatten(input_shape=(28, 28)),     Dense(128, activation='relu'),     Dense(64, activation='relu'),     Dense(10, activation='softmax') ])  model.compile(optimizer='adam',               loss='categorical_crossentropy',               metrics=['accuracy']) <\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043a\u043e\u0434 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u0444\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c Keras, \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0432\u043e\u0433\u043e API \u0434\u043b\u044f TensorFlow, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u043b\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">model = Sequential([<\/code><\/pre>\n<ul>\n<li>\n<p><code>Sequential<\/code> &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441 \u0432 Keras, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u044f \u0441\u043b\u043e\u0438 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e. \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043c\u044b \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u043c \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0442\u044c \u043d\u0430\u0448\u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<pre><code class=\"python\">    Flatten(input_shape=(28, 28)),<\/code><\/pre>\n<ul>\n<li>\n<p><code>Flatten<\/code> &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0441\u043b\u043e\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432. \u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435, \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0437 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 MNIST \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 28&#215;28 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0439. <code>Flatten<\/code> \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u0442 \u044d\u0442\u043e 2D \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 1D, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u044f \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u0438\u0437 784 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 (28*28). <code>input_shape=(28, 28)<\/code> \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<pre><code class=\"python\">    Dense(128, activation='relu'),<\/code><\/pre>\n<ul>\n<li>\n<p><code>Dense<\/code> &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438, \u0433\u0434\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d \u0432 \u0441\u043b\u043e\u0435 \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d \u0441\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c\u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u0430\u043c\u0438 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u043c \u0441\u043b\u043e\u0435. \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u043e\u0439 \u0438\u0437 128 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432. <code>activation='relu'<\/code> \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438 ReLU (Rectified Linear Unit). ReLU \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u043e\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043d\u043e\u043b\u044c \u0438 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u0435\u0437 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0448\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0443 \u0438\u0441\u0447\u0435\u0437\u0430\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0438 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<pre><code class=\"python\">    Dense(64, activation='relu'),<\/code><\/pre>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043c\u044b \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0435\u0449\u0435 \u043e\u0434\u0438\u043d \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439, \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0440\u0430\u0437 \u0441 64 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u0430\u043c\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f ReLU \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438. \u042d\u0442\u043e \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432 \u043f\u043e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044e \u0441 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u043c \u0441\u043b\u043e\u0435\u043c \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u043d\u043e \u0441\u0443\u0436\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<pre><code class=\"python\">    Dense(10, activation='softmax')<\/code><\/pre>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u044b\u043c (<code>Dense<\/code>), \u043d\u043e \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 10 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 10 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432 (\u0446\u0438\u0444\u0440\u044b \u043e\u0442 0 \u0434\u043e 9). <code>activation='softmax'<\/code> \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u044f, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043e\u043d\u0430 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u044f \u0432 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u043f\u043e 10 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430\u043c. Softmax \u0433\u0430\u0440\u0430\u043d\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0443\u043c\u043c\u0430 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 (\u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439) \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0432\u043d\u0430 1.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<pre><code class=\"python\">])  model.compile(optimizer='adam',               loss='categorical_crossentropy',               metrics=['accuracy'])<\/code><\/pre>\n<ul>\n<li>\n<p><code>model.compile<\/code> &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. <code>optimizer='adam'<\/code> \u0437\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440 Adam \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. Adam &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0435\u0433\u043e \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u043c \u0434\u043b\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><code>loss='categorical_crossentropy'<\/code> \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u044d\u043d\u0442\u0440\u043e\u043f\u0438\u0438 \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c, \u0447\u0442\u043e \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u043c \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><code>metrics=['accuracy']<\/code> \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442 Keras, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430\u043c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c (accuracy) \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0442\u0442\u0435\u0440\u043d\u044b \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043c\u044b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0435\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0443\u043a\u043e\u043f\u0438\u0441\u043d\u044b\u0435 \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b. \u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 <code>fit<\/code>, \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043d\u0430 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u044d\u043f\u043e\u0445.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">model.fit(train_images, # \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f           train_labels, #            epochs=10,    # \u043a\u043e\u043b-\u0432\u043e \u044d\u043f\u043e\u0445 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f           validation_data=(test_images, test_labels)) # \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e \u043a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0430, \u0435\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0438\u043b\u0438 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441\u0432\u043e\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">model.save('mnist_model.keras')<\/code><\/pre>\n<p>\u0418 \u0432\u043e\u0442 \u043c\u044b \u043f\u043e\u0434\u043e\u0448\u043b\u0438 \u043a \u0441\u0430\u043c\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u043f\u0443\u0442\u0435\u0448\u0435\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f. \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043c\u044b \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0440\u0438\u043a\u043e\u0441\u043d\u0443\u043b\u0438\u0441\u044c \u043a \u043c\u0430\u0433\u0438\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043d\u043e \u0438 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0435\u0431\u044f \u0434\u0432\u0435\u0440\u044c \u0432 \u043c\u0438\u0440, \u0433\u0434\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u044b \u0443\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0430\u043a, \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a. \u042d\u0442\u043e \u043f\u0443\u0442\u0435\u0448\u0435\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u043b\u0438\u0448\u044c \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0438 \u0432\u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0438 \u043d\u0430\u0441 \u0436\u0434\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0443\u0434\u0438\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u0439.<\/p>\n<p>\u041d\u0435 \u0437\u0430\u0431\u044b\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u044d\u043f\u043e\u0445 \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438. \u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u043e \u043d\u0430 \u0441\u0442\u044b\u043a\u0435 \u043d\u0430\u0443\u043a\u0438 \u0438 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a\u0438, \u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043a \u0443\u0434\u0438\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u043c.<\/p>\n<hr\/>\n<h4>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441 WebUI<\/h4>\n<p>\u042f \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u043b \u0434\u043b\u044f \u0432\u0430\u0441 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442, \u043a\u0430\u043a \u043d\u0430\u0448\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u043c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u043e\u043c. \u042d\u0442\u043e \u0432\u0435\u0431-\u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0432\u0430\u043c \u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b \u0432 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u043f\u043e\u043b\u0435 \u0438 \u043c\u0433\u043d\u043e\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u044c\u044e.<\/p>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0438 \u0438 \u0438\u0437\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434, \u043f\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438\u0442\u0435 <a href=\"https:\/\/github.com\/blaze-arch\/MNIST-Classifier\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u043c\u043e\u0439 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439 \u043d\u0430 GitHub<\/a>.<\/p>\n<hr\/>\n<p>\u041d\u0430\u0434\u0435\u044e\u0441\u044c, \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b \u0432\u0434\u043e\u0445\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442 \u0432\u0430\u0441 \u043d\u0430 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u044b \u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 \u0448\u0430\u0433\u0438 \u0432 \u043c\u0438\u0440\u0435 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441 \u0447\u0435\u0433\u043e-\u0442\u043e \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u043e\u0433\u043e, \u0438 \u0432\u0430\u0448 \u043f\u0443\u0442\u044c \u043a \u0443\u0441\u043f\u0435\u0445\u0443 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0435\u0433\u043e\u0434\u043d\u044f!<\/p>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!----><!----><\/div>\n<p><!----><!----><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\/articles\/794224\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/794224\/<\/a><br \/><\/br><\/br><\/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-368404","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/368404","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=368404"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/368404\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=368404"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=368404"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=368404"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}