| --- |
| library_name: keras |
| --- |
| Характеристики НС: |
|
|
| Архитектура: автоэнкодер имеет два скрытых слоя, первый из которых имеет 128 нейронов, а второй слой имеет 64 нейрона. Выходной слой имеет 784 нейрона, которые соответствуют размеру исходного изображения MNIST. |
|
|
| Функции активации: автоэнкодер использует "ReLU" функцию активации для скрытых слоев и "sigmoid" - для выходного слоя. |
|
|
| Функция потерь: НС использует метод среднеквадратической ошибки (MSE) в качестве функции потерь, что помогает минимизировать ошибку при восстановлении исходного изображения из сжатого. |
|
|
| Алгоритм оптимизации: НС используется алгоритм оптимизации стохастический градиентный спуск с небольшим шагом обучения (learning rate). |
|
|
| Размер и тип данных: НС обрабатывает изображения MNIST размером 28x28, которые являются черно-белыми (одноканальными). |
|
|
| Временные характеристики: Количество эпох обучения 10 и размер пакета данных 128 |
|
|
| Количество нейронов и размер НС: имеет 97280 обучаемых параметров, скрытые слои содержат 16512 и 8256 параметров соответственно, выходной слой - 50240 параметров. |
|
|
|  |
