Representation Learning

Репозиторий для задач с занятия 19 и 20. Сиамские сети и автокодировщики весьма похожи, поэтому я решил их объединить в один репозиторий, что упростит их сравнение.

План работы

• Реализовать сиамскую сеть.

  • Оценить качество модели при различных значениях параметра alpha функции triplet_loss.
  • Оценить точность и confusion matrix стандартного способа классификации сиамской сетью.
  • Оценить точность и confusion matrix классификации алгоритмом KMeans на основе представления выученного сиамской сетью.

• Реализовать автокодировщик.

  • Реализовать VAE.
  • Оценить точность и confusion matrix классификации алгоритмом KMeans на основе представления выученного автокодировщиком.
  • Применить автокодировщик для детекции аномалий.
  • Применить автокодировщик для восстановления повреждённых участков изображения.

• (Опционально) Попробовать совместить сиамскую сеть с автокодировщиком, чтоб получить более качественное представление.