Кроме обычной классификации мы рассмотрим разные методы предварительной обработки изображений с целью повышения качества работы нейронной сети. Мы разберем как можно очисть наши изображения, а также каким образом можно расширить тренировочную выборку для того, чтобы обучить нейросеть на большем и более разнообразном наборе данных. Мы реализуем, повороты, смещения, увеличения, перевороты и другие инструменты для трансформации изображений, а затем посмотрим на результативность работы сверточной нейронной сети. 
Наша работа будет состоять из 3 глав. В первой главе мы рассмотрим разные методы предобработки изображений и проиллюстрируем их. Во второй главе мы разберем, что же такое сверточные нейронные сети, на каких принципах они работают и как обучаются. Также мы напишем свою сверточную нейронную сеть и посмотрим на ее метрики на наборе данных CIFAR10. В третьей главе мы перейдем к практической части нашей работы, а точнее реализуем разные методы предобработки изображений и посмотрим на результаты работы сверточной нейронной сети с предобработанными изображениями и сравним их с результатами из второй главы.