Digits_autoencoder_mnist

Данная НС, по сути, является вариационным автоэнкодером (VAE), принимающая на вход изображение 28х28, возвращая измененное изображение той же самой цифры.

Структура модели:

Общее количество параметров составляет 249247 (124233 для энкодера и 125014 для декодера) В качестве алгоритма оптимизации был использован стандартный 'adam' из keras. Функция ошибок - mse (mean squared error). (В дальнейшем функцию ошибок лучше заменить на специальную для vae)

Размеры тренировочного и тестового датасеты стандартны: 60 тыс. тренировочный 10 тыс. тестовый В ходе обучения тренировочный разбивается еще и на валидационный в пропорции 1:5 (0.2), поэтому итоговый размер тренировочного датасета - 48 тыс., валидационный - 12 тыс.

По окончанию обучения (10 эпох): loss для тренировочной 0.334 loss для валидационной 0.335 loss для тестовой 0.336

В качестве метрики для точности для такого рода НС выбрать что-либо очень сложно,

Была выбрана стандартная метрика accuracy, которая, соответсвенно, показала не самые информативные результаты: для тренировочной 0.0092 для валидационной 0.0093 для тестовой 0.0074

Пример генерации сетью цифры 7