main.ipynb

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 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "from prepocessing import DataProcessor\n",
    "from Modello import model\n",
    "from Training import training\n",
    "from Testing import testing"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "Processor = DataProcessor()\n",
    "X_train, X_test, y_train, y_test = Processor.get_datas()"
   ]
  },
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   "execution_count": 3,
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    {
     "name": "stderr",
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     "text": [
      "c:\\Users\\curci\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python311\\Lib\\site-packages\\keras\\src\\layers\\convolutional\\base_conv.py:107: UserWarning: Do not pass an `input_shape`/`input_dim` argument to a layer. When using Sequential models, prefer using an `Input(shape)` object as the first layer in the model instead.\n",
      "  super().__init__(activity_regularizer=activity_regularizer, **kwargs)\n"
     ]
    },
    {
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     "text": [
      "Epoch 1/5\n",
      "\u001b[1m773/773\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m10s\u001b[0m 11ms/step - accuracy: 0.5098 - loss: 1.6753 - val_accuracy: 0.9680 - val_loss: 0.1238\n",
      "Epoch 2/5\n",
      "\u001b[1m773/773\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m8s\u001b[0m 11ms/step - accuracy: 0.9885 - loss: 0.0640 - val_accuracy: 0.9985 - val_loss: 0.0107\n",
      "Epoch 3/5\n",
      "\u001b[1m773/773\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m10s\u001b[0m 12ms/step - accuracy: 0.9993 - loss: 0.0094 - val_accuracy: 0.9534 - val_loss: 0.1626\n",
      "Epoch 4/5\n",
      "\u001b[1m773/773\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m9s\u001b[0m 12ms/step - accuracy: 0.9846 - loss: 0.0527 - val_accuracy: 1.0000 - val_loss: 9.5258e-04\n",
      "Epoch 5/5\n",
      "\u001b[1m773/773\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m9s\u001b[0m 12ms/step - accuracy: 1.0000 - loss: 7.4965e-04 - val_accuracy: 1.0000 - val_loss: 5.3536e-04\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "Model=model(num_k=[32,64], k_size=[3,3], p_size=[2,2], num_n=128)\n",
    "Training=training(model=Model.model,X_train=X_train,y_train=y_train, val_split=0.1, ep=5, b_size=32)"
   ]
  },
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   "execution_count": 4,
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     "text": [
      "\u001b[1m225/225\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.9141 - loss: 0.3480\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "Testing=testing(X_test=X_test,y_test=y_test, model=Training.model)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
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   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\u001b[1m225/225\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 4ms/step\n",
      "classe vecchia: 9\n",
      "classe nuova: 10\n",
      "classe vecchia: 20\n",
      "classe nuova: 21\n",
      "classe vecchia: 9\n",
      "classe nuova: 10\n",
      "classe vecchia: 13\n",
      "classe nuova: 14\n",
      "classe vecchia: 20\n",
      "classe nuova: 21\n",
      "classe vecchia: 11\n",
      "classe nuova: 12\n",
      "classe vecchia: 21\n",
      "classe nuova: 22\n",
      "classe vecchia: 20\n",
      "classe nuova: 21\n",
      "classe vecchia: 9\n",
      "classe nuova: 10\n",
      "classe vecchia: 14\n",
      "classe nuova: 15\n",
      "classe vecchia: 14\n",
      "classe nuova: 15\n",
      "classe vecchia: 12\n",
      "classe nuova: 13\n",
      "classe vecchia: 18\n",
      "classe nuova: 19\n",
      "classe vecchia: 20\n",
      "classe nuova: 21\n",
      "classe vecchia: 12\n",
      "classe nuova: 13\n",
      "classe vecchia: 17\n",
      "classe nuova: 18\n",
      "classe vecchia: 13\n",
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      "classe vecchia: 14\n",
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      "classe nuova: 23\n",
      "classe vecchia: 14\n",
      "classe nuova: 15\n",
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      "classe nuova: 14\n",
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      "classe nuova: 17\n",
      "classe vecchia: 22\n",
      "classe nuova: 23\n",
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      "classe vecchia: 19\n",
      "classe nuova: 20\n",
      "classe vecchia: 21\n",
      "classe nuova: 22\n",
      "classe vecchia: 16\n",
      "classe nuova: 17\n",
      "classe vecchia: 15\n",
      "classe nuova: 16\n",
      "classe vecchia: 15\n",
      "classe nuova: 16\n",
      "classe vecchia: 20\n",
      "classe nuova: 21\n",
      "classe vecchia: 21\n",
      "classe nuova: 22\n",
      "classe vecchia: 9\n",
      "classe nuova: 10\n",
      "classe vecchia: 12\n",
      "classe nuova: 13\n",
      "classe vecchia: 10\n",
      "classe nuova: 11\n",
      "classe vecchia: 21\n",
      "classe nuova: 22\n",
      "classe vecchia: 9\n",
      "classe nuova: 10\n",
      "classe vecchia: 17\n",
      "classe nuova: 18\n",
      "classe vecchia: 19\n",
      "classe nuova: 20\n",
      "classe vecchia: 14\n",
      "classe nuova: 15\n",
      "classe vecchia: 19\n",
      "classe nuova: 20\n",
      "classe vecchia: 14\n",
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      "classe nuova: 23\n",
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      "classe vecchia: 20\n",
      "classe nuova: 21\n",
      "classe vecchia: 19\n",
      "classe nuova: 20\n",
      "classe vecchia: 15\n",
      "classe nuova: 16\n",
      "classe vecchia: 14\n",
      "classe nuova: 15\n",
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      "classe nuova: 24\n",
      "classe vecchia: 23\n",
      "classe nuova: 24\n",
      "classe vecchia: 15\n",
      "classe nuova: 16\n",
      "classe vecchia: 9\n",
      "classe nuova: 10\n",
      "classe vecchia: 11\n",
      "classe nuova: 12\n",
      "classe vecchia: 20\n",
      "classe nuova: 21\n",
      "classe vecchia: 14\n",
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      "classe vecchia: 10\n",
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      "classe vecchia: 20\n",
      "classe nuova: 21\n",
      "classe vecchia: 14\n",
      "classe nuova: 15\n",
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      "classe vecchia: 22\n",
      "classe nuova: 23\n",
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      "classe nuova: 17\n",
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      "classe nuova: 14\n",
      "classe vecchia: 20\n",
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      "classe vecchia: 17\n",
      "classe nuova: 18\n",
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      "classe nuova: 13\n",
      "classe vecchia: 11\n",
      "classe nuova: 12\n",
      "classe vecchia: 14\n",
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      "classe nuova: 16\n",
      "classe vecchia: 16\n",
      "classe nuova: 17\n",
      "classe vecchia: 17\n",
      "classe nuova: 18\n",
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      "classe nuova: 13\n",
      "classe vecchia: 15\n",
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      "classe nuova: 24\n",
      "classe vecchia: 22\n",
      "classe nuova: 23\n",
      "classe vecchia: 23\n",
      "classe nuova: 24\n",
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      "classe nuova: 12\n",
      "classe vecchia: 22\n",
      "classe nuova: 23\n",
      "classe vecchia: 14\n",
      "classe nuova: 15\n",
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      "classe nuova: 13\n",
      "classe vecchia: 10\n",
      "classe nuova: 11\n",
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      "classe vecchia: 17\n",
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      "classe vecchia: 14\n",
      "classe nuova: 15\n",
      "classe vecchia: 9\n",
      "classe nuova: 10\n",
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      "classe vecchia: 18\n",
      "classe nuova: 19\n",
      "classe vecchia: 22\n",
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      "classe nuova: 20\n",
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      "classe vecchia: 9\n",
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      "classe vecchia: 13\n",
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      "classe vecchia: 17\n",
      "classe nuova: 18\n",
      "classe vecchia: 20\n",
      "classe nuova: 21\n",
      "classe vecchia: 9\n",
      "classe nuova: 10\n",
      "classe vecchia: 23\n",
      "classe nuova: 24\n",
      "classe vecchia: 9\n",
      "classe nuova: 10\n",
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      "classe vecchia: 13\n",
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      "classe nuova: 15\n",
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      "classe vecchia: 9\n",
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