Create README.md

README.md

@@ -0,0 +1,34 @@
+---
+datasets:
+- mnist
+---
+
+Данная НС, по сути, является вариационным автоэнкодером (VAE), принимающая на вход изображение 28х28,
+возвращая измененное изображение той же самой цифры.
+
+Структура модели:
+![]()
+
+Общее количество параметров составляет 249247 (124233 для энкодера и 125014 для декодера)
+В качестве алгоритма оптимизации был использован стандартный 'adam' из keras.
+Функция ошибок - mse (mean squared error).
+(В дальнейшем функцию ошибок лучше заменить на специальную для vae)
+
+Размеры тренировочного и тестового датасеты стандартны:
+60 тыс. тренировочный
+10 тыс. тестовый
+В ходе обучения тренировочный разбивается еще и на валидационный в пропорции 1:5 (0.2),
+поэтому итоговый размер тренировочного датасета - 48 тыс., валидационный - 12 тыс.
+
+По окончанию обучения (10 эпох):
+loss для тренировочной 0.334
+loss для валидационной 0.335
+loss для тестовой 0.336
+
+В качестве метрики для точности для такого рода НС выбрать что-либо очень сложно,
+
+Была выбрана стандартная метрика accuracy,
+которая, соответсвенно, показала не самые информативные результаты:
+для тренировочной 0.0092
+для валидационной 0.0093
+для тестовой 0.0074