[![Hugging Face](https://img.shields.io/badge/Hugging%20Face-%F0%9F%A4%97-%2300BFFF)](https://huggingface.co/Innokentiy)
# FlowerNet
## Нейросеть для многоклассовой классификации цветов.

![одуванчик](https://github.com/laf3r/FlowerNet/assets/101829424/e56b1395-9091-4526-8c65-a97c0e434288)

## Введение
Цель данной работы заключается в разработке нейронной сети для многоклассовой классификации, обладающей **высокой устойчивостью** к переобучению.

## Набор данных (Dataset)
Для решения задачи многоклассовой классификации цветов, я использовал набор данных tf_flowers из tensorflow. 
Набор имеет 5 классов цветов: 'Одуванчик', 'Ромашка', 'Тюльпаны', 'Подсолнухи' и 'Розы'. Поэтому на конечном слое Dense 5 нейронов. Теперь про выборки. Я разбил набор данных на три выборки: от 0 до 80% - тренировочная, от 80% до 90% - проверочная(валидационная) и от 90% до 100% - тестовая. 

## Архитектура сети
К качестве архитектуры я использовал xception. Схема архитектуры получилась большая, поэтому я решил не вставлять ей сюда, а загрузить в файлы проекта. 
Нейронная сеть предназначена для работы на тензорных процессорах (TPU), это позволяет повысить количество эпох и мощность.

## Оптимизатор и функция потерь
![image](https://github.com/laf3r/FlowerNet/assets/101829424/3363b6e7-f9d1-4a7e-8b82-f97bc168113b)
Моей целью было создать крепкую нейронную сеть, которая обладала бы высокой устойчивостью к переобучению.
И тут начинается настройка.
Если использовать оптимизатор Adam, который я использовал ранее, то точность будет 90%, но при этом будет переобучение. Поэтому я решил зайти с другого бока, и использовать оптимизатор Adagrad(Adaptive Gradient) - его точность на 10 эпохе была 40%, но чем больше эпох, тем лучше его точность, и при этом точность проверочной выборки будет всегда выше чем тренировочной, и переобучения не будет. В качестве функции потерь я использую SparseCategoricalCrossentropy, так как именно её нужно использовать на TPU моделях. Так как модель моя модель использует тензорный процессор и быстро проходит эпохи, я решил увеличить количество эпох до тысячи. Adagrad начал с 40%, постепенно его точность увеличивалась, и в конечном итоге я получил точность 89.65% на проверочных данных и 0.87% на тестовых. При этом на графике можно увидеть, что модель не подвергается переобучению. 


## Результат
![image](https://github.com/laf3r/FlowerNet/assets/101829424/9bcf6b4d-917f-4fd2-b59d-8820119c8ea4)

Задача выполнена. Я создал модель которая имеет устойчивую защиту от переобучения и хорошую точность 87%. 
В файлах проекта модель называется FlowerNet.h5

Страница на github: https://github.com/laf3r/FlowerNet
>Программа предоставляется в виде открытого исходного кода.

{"license": "gpl-2.0"}
license:gpl-2.0 region:us
TAGS
#license-gpl-2.0 #region-us 

![Hugging Face](URL
# FlowerNet
## Нейросеть для многоклассовой классификации цветов.

!одуванчик

## Введение
Цель данной работы заключается в разработке нейронной сети для многоклассовой классификации, обладающей высокой устойчивостью к переобучению.

## Набор данных (Dataset)
Для решения задачи многоклассовой классификации цветов, я использовал набор данных tf_flowers из tensorflow. 
Набор имеет 5 классов цветов: 'Одуванчик', 'Ромашка', 'Тюльпаны', 'Подсолнухи' и 'Розы'. Поэтому на конечном слое Dense 5 нейронов. Теперь про выборки. Я разбил набор данных на три выборки: от 0 до 80% - тренировочная, от 80% до 90% - проверочная(валидационная) и от 90% до 100% - тестовая. 

## Архитектура сети
К качестве архитектуры я использовал xception. Схема архитектуры получилась большая, поэтому я решил не вставлять ей сюда, а загрузить в файлы проекта. 
Нейронная сеть предназначена для работы на тензорных процессорах (TPU), это позволяет повысить количество эпох и мощность.

## Оптимизатор и функция потерь
!image
Моей целью было создать крепкую нейронную сеть, которая обладала бы высокой устойчивостью к переобучению.
И тут начинается настройка.
Если использовать оптимизатор Adam, который я использовал ранее, то точность будет 90%, но при этом будет переобучение. Поэтому я решил зайти с другого бока, и использовать оптимизатор Adagrad(Adaptive Gradient) - его точность на 10 эпохе была 40%, но чем больше эпох, тем лучше его точность, и при этом точность проверочной выборки будет всегда выше чем тренировочной, и переобучения не будет. В качестве функции потерь я использую SparseCategoricalCrossentropy, так как именно её нужно использовать на TPU моделях. Так как модель моя модель использует тензорный процессор и быстро проходит эпохи, я решил увеличить количество эпох до тысячи. Adagrad начал с 40%, постепенно его точность увеличивалась, и в конечном итоге я получил точность 89.65% на проверочных данных и 0.87% на тестовых. При этом на графике можно увидеть, что модель не подвергается переобучению. 


## Результат
!image

Задача выполнена. Я создал модель которая имеет устойчивую защиту от переобучения и хорошую точность 87%. 
В файлах проекта модель называется FlowerNet.h5

Страница на github: URL
>Программа предоставляется в виде открытого исходного кода.

# FlowerNet ## Нейросеть для многоклассовой классификации цветов.

!одуванчик ## Введение
Цель данной работы заключается в разработке нейронной сети для многоклассовой классификации, обладающей высокой устойчивостью к переобучению. ## Набор данных (Dataset)
Для решения задачи многоклассовой классификации цветов, я использовал набор данных tf_flowers из tensorflow. 
Набор имеет 5 классов цветов: 'Одуванчик', 'Ромашка', 'Тюльпаны', 'Подсолнухи' и 'Розы'. Поэтому на конечном слое Dense 5 нейронов. Теперь про выборки. Я разбил набор данных на три выборки: от 0 до 80% - тренировочная, от 80% до 90% - проверочная(валидационная) и от 90% до 100% - тестовая. ## Архитектура сети
К качестве архитектуры я использовал xception. Схема архитектуры получилась большая, поэтому я решил не вставлять ей сюда, а загрузить в файлы проекта. 
Нейронная сеть предназначена для работы на тензорных процессорах (TPU), это позволяет повысить количество эпох и мощность. ## Оптимизатор и функция потерь
!image
Моей целью было создать крепкую нейронную сеть, которая обладала бы высокой устойчивостью к переобучению.
И тут начинается настройка.
Если использовать оптимизатор Adam, который я использовал ранее, то точность будет 90%, но при этом будет переобучение. Поэтому я решил зайти с другого бока, и использовать оптимизатор Adagrad(Adaptive Gradient) - его точность на 10 эпохе была 40%, но чем больше эпох, тем лучше его точность, и при этом точность проверочной выборки будет всегда выше чем тренировочной, и переобучения не будет. В качестве функции потерь я использую SparseCategoricalCrossentropy, так как именно её нужно использовать на TPU моделях. Так как модель моя модель использует тензорный процессор и быстро проходит эпохи, я решил увеличить количество эпох до тысячи. Adagrad начал с 40%, постепенно его точность увеличивалась, и в конечном итоге я получил точность 89.65% на проверочных данных и 0.87% на тестовых. При этом на графике можно увидеть, что модель не подвергается переобучению. ## Результат
!image

Задача выполнена. Я создал модель которая имеет устойчивую защиту от переобучения и хорошую точность 87%. 
В файлах проекта модель называется FlowerNet.h5

Страница на github: URL
>Программа предоставляется в виде открытого исходного кода.
TAGS
#license-gpl-2.0 #region-us 
 # FlowerNet ## Нейросеть для многоклассовой классификации цветов.

!одуванчик ## Введение
Цель данной работы заключается в разработке нейронной сети для многоклассовой классификации, обладающей высокой устойчивостью к переобучению. ## Набор данных (Dataset)
Для решения задачи многоклассовой классификации цветов, я использовал набор данных tf_flowers из tensorflow. 
Набор имеет 5 классов цветов: 'Одуванчик', 'Ромашка', 'Тюльпаны', 'Подсолнухи' и 'Розы'. Поэтому на конечном слое Dense 5 нейронов. Теперь про выборки. Я разбил набор данных на три выборки: от 0 до 80% - тренировочная, от 80% до 90% - проверочная(валидационная) и от 90% до 100% - тестовая. ## Архитектура сети
К качестве архитектуры я использовал xception. Схема архитектуры получилась большая, поэтому я решил не вставлять ей сюда, а загрузить в файлы проекта. 
Нейронная сеть предназначена для работы на тензорных процессорах (TPU), это позволяет повысить количество эпох и мощность. ## Оптимизатор и функция потерь
!image
Моей целью было создать крепкую нейронную сеть, которая обладала бы высокой устойчивостью к переобучению.
И тут начинается настройка.
Если использовать оптимизатор Adam, который я использовал ранее, то точность будет 90%, но при этом будет переобучение. Поэтому я решил зайти с другого бока, и использовать оптимизатор Adagrad(Adaptive Gradient) - его точность на 10 эпохе была 40%, но чем больше эпох, тем лучше его точность, и при этом точность проверочной выборки будет всегда выше чем тренировочной, и переобучения не будет. В качестве функции потерь я использую SparseCategoricalCrossentropy, так как именно её нужно использовать на TPU моделях. Так как модель моя модель использует тензорный процессор и быстро проходит эпохи, я решил увеличить количество эпох до тысячи. Adagrad начал с 40%, постепенно его точность увеличивалась, и в конечном итоге я получил точность 89.65% на проверочных данных и 0.87% на тестовых. При этом на графике можно увидеть, что модель не подвергается переобучению. ## Результат
!image

Задача выполнена. Я создал модель которая имеет устойчивую защиту от переобучения и хорошую точность 87%. 
В файлах проекта модель называется FlowerNet.h5

Страница на github: URL
>Программа предоставляется в виде открытого исходного кода.