---
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.

![](photo.png)