### Метрика качества  
Для оценки качества вашей нейросети в этом соревновании используется метрика **Categorization Accuracy**: для каждого класса берётся доля правильных объектов и потом от этого берётся среднее арифметическое.  

То есть, например, если мы предсказали 5 картинок как "обувь" из 10 картинок с обувью и 8 картинок как "пулловер" из 9 пулловеров, то CategorizationAccuracy будет: (5/10 + 8/9) / 2 =~ 0.694 (в соревновании классов одежды 10, так что считаться будет для всех десяти).

### Файл с решением  
Файл с решением должен содержать два столбца: **Id** и **Category**. 
В столбце Id должны быть id-шники картинок из тестового датасета (от 0 до 9999), а в столбце Category номер предсказанного для этой картинки класса одежды.

Файл должен содержать названия столбцов и иметь следующий формат:

```
Id,Category  
0,2  
1,1  
2,0  
3,8  
etc.  
```