| Данная нейронная сеть восстанавливает входное изображение из "скрытого" состояния. Таким образом, на выходе получается новое изображение. | |
|  | |
| Алгоритм оптимизации: Adam. | |
| Функция ошибки выглядит так: | |
| def loss(y, z): | |
| y = K.reshape(y, shape = (batch_size, 28*28)) | |
| z = K.reshape(z, shape = (batch_size, 28*28)) | |
| mse = K.sum(K.square(y - z), axis = 1) | |
| kl = -.5 * K.sum(1 + loss_z_log_var - K.square(loss_z_mean) - K.exp(loss_z_log_var), axis = 1) | |
| return mse | |
| Длина тренировочного и тестового датасетов: 60000 и 10000 соответственно. | |
| Потери в процессе обучения: | |
|  | |