Домашнее задание к занятию №3 (25.02)
Рекомендации
1
Зарегистрируйтесь

Зарегистрируйтесь на закрытое соревнование на Kaggle по ссылке -
https://www.kaggle.com/t/7eaae5dd26f44120bcf223cc4ac3c478
2
Используйте шаблон

Используйте шаблон ноутбука, чтобы отправить решение на Kaggle -
https://colab.research.google.com/drive/1gqTt9vVx3tViZHMyWuSSxlx8K3Qw5raC
3
Попробуйте изменить нейронную сеть, чтобы улучшить качество решения

• Изменяйте архитектуру сети (сочетание и количество слоев свертки и
подвыборки, полносвязных слоев)
• Изменяйте количество и размер фильтров в сверточных слоях
• Изменяйте количество нейронов в полносвязных слоях
• Изменяйте параметры Dropout
• Изменяйте количество эпох обучения
• Изменяйте размер мини-выборки (batch_size)
4
Во время обучения следите, чтобы не возникло переобучения.
5
После подбора лучших гиперпараметров, обучите сеть еще раз на полном объеме данных без разделения на обучающий и проверочный наборы.
6
Составьте отчет, который включает:

• Место в соревновании, которое вам удалось достичь
• Описание архитектуры нейронной сети и гиперпараметров обучения
• Ссылку на ноутбук с кодом обучения
• График качества обучения на обучающем и проверочном наборах данных
Ограничение по количеству отправок решений в день – 10 шт.
Задание Pro
1
Найдите любой набор данных с изображениями нескольких классов
2
Создайте нейронную сеть, которая выполняет классификацию этих изображений
3
Проведите исследование, выберете 20 разных архитектур нейронной сети и посчитайте точность на тестовой выборке на новых данных каждой архитектуры сети, точность на обучающей и точность на тестовой
4
Напишите некоторые выводы: почему вы выбирали именно эти архитектуры, какие выводы
у вас получились, что дало лучше результат, что хуже и почему
5
Пришлите куратору ссылку на ноутбук с решением