Задача
Нужно было обучить модель, которая относит изображение к одному из десяти классов CIFAR-10, и поднять точность заметно выше базовой.
Решение
Собрал свёрточную сеть на Keras и TensorFlow, подготовил и аугментировал данных, реализовал свёрточные блоки с регуляризацией против переобучения, подбор гиперпараметров. Обучение и метрики вёл в Jupyter, итоговую модель сохранил для инференса
Решённые задачи
- Собрал свёрточную сеть на Keras и TensorFlow для классификации 10 классов
- Поднял точность выше baseline подбором гиперпараметров
- Реализовал свёрточные блоки с регуляризацией против переобучения
- Аугментировал данные и сохранил обученную модель для инференса
Результат
Получилась рабочая модель с устойчивой точностью на тесте и сохранёнными весами, которую можно подключать для распознавания изображений без повторного обучения
Технологии
PythonKerasJupyter
