Napisz modele sieci neuronowej (fully connected) klasyfikujące obrazki ze zbioru MNIST oraz CIFAR-10 używając biblioteki TensorFlow.<br/>
Wymagana skuteczność to <b>98.0%</b> oraz <b>52.0%</b> na odpowiednich zbiorach testowych.
Sieć powinna osiągać wymaganą skuteczność z jedną ukrytą warstwą wielkości 500.

<br/><br/>

Termin: 8 listopada za 0,50 punktu<br/>
Termin: 15 listopada za 0,25 punktu<br/>

<br/>

Model powinien być napisany tak aby nastęþujące parametry były łatwo modyfikowalne: batch_size, learning_rate, sizes=[], dropout, epochs.
<br/><br/>

Proszę pozbierać kilka statystyk i wyświetlić je przy pomocy TensorBoard.

<br/><br/>

Uwagi:
<ul>
<li>
Dobrym punktem wyjścia dla implementacji tego projektu jest "toyexample" studiowany na ćwiczeniach pare tygodni temu.
</li>
<li>
W pierwszych liniach kodu proszę napisać oświadczenie o samodzielności wykonania rozwiązania.
</li>
<li>
Zachęcam do zadawania pytań poprzez email lub forum.
</li>
</ul>