|
|
--- |
|
|
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. |
|
|
|
|
|
 |
