Кейс
Классификатор изображений CIFAR-10
Свёрточная нейросеть для классификации изображений датасета CIFAR-10: обучение модели и оценка точности.
Открыть проект ↗01 Задача
Задача — обучить модель, которая относит изображение к одному из десяти классов CIFAR-10, и вытянуть точность до вменяемого уровня, а не остановиться на baseline.
02 Решение
Собрал свёрточную сеть на Keras и TensorFlow: подготовка и аугментация данных, свёрточные блоки с регуляризацией против переобучения, подбор гиперпараметров. Обучение и метрики вёл в Jupyter, итоговую модель сохранил для инференса.
03 Результат
Получилась рабочая модель с устойчивой точностью на тесте и сохранёнными весами — её можно подключать для распознавания изображений без повторного обучения.