Выполненные пункты:
- Реализация модели классификации, основанной на свёрточных нейронных сетях (минимальная точность ACC на предоставленной тестовой выборке – 0.95)
- Валидация модели на части обучающей выборки
- Автоматическое сохранение модели при обучении
- Вывод различных показателей в процессе обучения (например, значение функции потерь на каждой эпохе)
- Использование аугментации и других способов синтетического расширения набора данных
- Реализация возможности дообучения модели
Ссылка на папку с необходимыми чекпоинтами: https://drive.google.com/drive/folders/1xiSR9Bf4QY72YlGpcxuCL-NIifnnSGzo?usp=sharing
Данную папку необходимо положить в одну директорию с .ipynb., поменять поля base_dirи PROJECT_DIR таким образом, чтобы по пути base_dir + PROJECT_DIR был доступ к файлам .npz, необходимым для обучения, а также к папке models.