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README.md

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 # MNIST Application
 
 ## 概要
-- MNIST（Mixed National Institute of Standards and Technology database）による手書き文字認識を用いた識別アプリ。
-- CNN ニューラルネットワークにより "0" ~ "9" の手書き文字の推論を行う。
-- フロントエンドは React 、バックエンドは AWS サーバレスアーキテクチャ（API Gateway、ECR、Lambda）で構成している。
-- Pytorch による CNN モデル構築を行なっている。
-- https://mnist-application.vercel.app
-<img width="1428" alt="image" src="https://user-images.githubusercontent.com/89395132/236490902-24b4fadb-0f02-4b90-8328-d821a9a9b909.png">
+- MNIST：手書き数字の識別アプリ。
+- CNN ニューラルネットワークで構築されたモデルにより "0" から "9" の手書き文字の推論を行う。
+- モデル構築には Pytorch を使用し、フロントエンドは React、バックエンドは AWS サーバレスアーキテクチャで構成。
 
+![preview](https://user-images.githubusercontent.com/89395132/236490902-24b4fadb-0f02-4b90-8328-d821a9a9b909.png)
 
 
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 ## 技術スタック
 | 分野 | 使用技術 |
 | ---- | ---- |
 | フロントエンド | React(Typescript), Tailwind CSS |
 | バックエンド | Lambda(Python), API Gateway, ECR |
 | モデル構築 | Pytorch |
-| その他 | Neural Network, AWS SAM, Docker |
+| その他 | AWS SAM, Docker |
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 ## MNISTモデル
-CNN
+![model](https://user-images.githubusercontent.com/89395132/236506173-6b3f5226-c174-4d2c-b682-ac432472f9d3.png)
+- (畳み込み層 + Maxプーリング層) × 2 + 全結合層 × 3
+- 活性化関数：最終層 Softmax 関数、それ以外 ReLU 関数。
+- 損失関数：クロスエントロピー損失関数
+- 最適化アルゴリズム：SGD
 
 
-## アーキテクチャ
-![architecture](https://user-images.githubusercontent.com/89395132/236492743-c13131f7-437d-42ad-9c8d-0482399f4570.png)
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+## アーキテクチャ
+![architecture](https://user-images.githubusercontent.com/89395132/236503556-c9d8a25c-5948-4737-b531-b0b98f0baab8.png)
+1. エンドユーザー：手書き数字入力
+2. フロントエンド：手書き数字を Base64 形式の画像データへエンコード
+3. フロントエンド：リクエストボディに Base64 形式画像データを含めバックエンドへ POST
+4. バックエンド：API Gateway でリクエストを受理し、Lambda のイベントを発火
+5. バックエンド：Lambda で CNN モデルを用いて、画像データがどの数字であるかの確率を算出
+6. バックエンド：各数字の確率のリストをフロントエンドへレスポンスを返す
+7. フロントエンド：確率リストから円グラフを生成し、最も確率が高いものを結果として出力