CNN MNIST Classifier

Demo зразки попередньо розподілені по класах 0..9. Базове завантаження бере по 10 зображень на клас (100 загалом).

Використовуйте Add +10 per Class для збільшення до 20, 30, 40, 50 на клас (max 500).

Ця конфігурація створена для швидких навчальних експериментів зі збереженням балансу класів.

Модель дає 10-way softmax розподіл.

$$\hat{y}_c = \frac{e^{z_c}}{\sum_{k=0}^{9} e^{z_k}}, \quad L = -\frac{1}{N}\sum_i\sum_{c=0}^{9} y_{ic}\log(\hat{y}_{ic})$$

Використовуйте learning rate, batch size, optimizer та параметри архітектури, щоб балансувати швидкість і стабільність.