| datasets: | |
| - mnist | |
| language: | |
| - ru | |
| library_name: tf-keras | |
| metrics: | |
| - accuracy | |
| 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) | |
| 6. Результаты обучения модели: loss и accuracy на всех трёх датасетах. | |
|  | |
| Для тестового датасета loss: 0.0339 и accuracy: 0.0097 | |
| Результат обучения: | |
|  |