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.
- Downloads last month
- -
# Available backend options are: "jax", "torch", "tensorflow". import os os.environ["KERAS_BACKEND"] = "jax" import keras model = keras.saving.load_model("hf://Andrey13rasfasf/task")