Проект посвящён созданию точной и быстрой модели компьютерного зрения, способной различать изображения кошек и собак.

🖼 Данные и подготовка:
📂 Использован датасет с 20 000+ изображений
🔄 Применена расширенная аугментация данных (повороты, отражения, масштабирование)
⚙️ Тонкая настройка гиперпараметров для лучшей точности

🧠 Архитектура модели:
🔹 Базовая сеть — MobileNet
🔹 Вместо Flatten использован GlobalAveragePooling2D для лучшей обобщаемости
🔹 Оптимизация — Adam, функция потерь — Categorical Crossentropy

📊 Результаты:
✅ Точность на тестовой выборке: 99.11%
✅ Модель устойчива и готова к практическому применению
✅ Подходит для внедрения в сервисы распознавания изображений и мобильные приложения