blob: 61d97b58cf360b4c98d4acee80b77e468bd829b8 (
plain)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
|
# GSN, zadanie 1
Rozpoznawanie kształtów i ich liczebności.
## Trenowanie
Po każdym trenowaniu wygenerowany jest raport zawierający informacje na temat
danego eksperymentu. Zawiera:
* Opis sieci
* Warstwy
* Liczebność parametrów
* Hiperparametry
* Learning rate
* Liczba epok
* Batch size
* Momentum i inne jeśli wykorzystane
* Wykorzystane dane (w postaci opisu nałożonych augmentacji)
* Metryki
* Loss per epoka dla danych testowych
* Loss per epoka dla danych treningowych
* Accuracy dla danych treningowych
|