diff --git a/Jonas-neural-network.md b/Jonas-neural-network.md
index 7133ff5..9ca31ba 100644
--- a/Jonas-neural-network.md
+++ b/Jonas-neural-network.md
@@ -16,7 +16,7 @@ Zbiór uczący składa się z 30 zdjęć dla każdego warzywa, które zgromadzi
 ***
 Uczenie modelu przebiega w pliku **net_trainign.py**. Korzystam z architektury MobileNetV2. 
 
-Wpierw tworzę bazę modelu - importuję model MobileNet2 i "odrzuam" ostatnie warstwy. Dzięki temu pierwsze warstwy wytrenowane zostaną na zb. danych **imagenet**, a pozostałe uczę sama.
+Wpierw tworzę bazę modelu - importuję model MobileNet2 i "odrzucam" ostatnie warstwy. Dzięki temu pierwsze warstwy wytrenowane zostaną na zb. danych **imagenet**, a pozostałe uczę sama.
 
 ```
 podstawa_modelu = MobileNetV2(include_top=False, weights="imagenet", pooling='avg')