File size: 1,560 Bytes
d3186bc | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 | ---
datasets:
- mnist
language:
- ru
metrics:
- accuracy
library_name: keras
---
1. Описание задачи которую выполняет НС
Вариант 6. Используя датасет mnist был построен автоэнкодер, принимающий на вход изображение цифры и
создающий её же изображение на выходе.
2. Изображение послойной архитектуры НС на которой указаны размеры слоя, функция
активации
3. Общее количество обучаемых параметров НС
Оно составляет 131457, можно увидеть в коде.
4. Используемый алгоритмы оптимизации и функция ошибки
Алгоритм оптимизации - adam, функция ошибки - mse (mean_squared_error)
5. Размеры тренировочного, валидационного и тестового датасетов
Тренировочный равен 48 000.
Тестовый равен 10 000.
Валидационный равен 12 000 (то есть 20% от изначального 60 000 тренировочного датасета)
7. Результаты обучения модели: loss и accuracy на всех трёх датасетах
Для тестового датасета loss: 0.0339 и accuracy: 0.0097 |