| library_name: tf-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. | |
|  |