ShchipkovMY/is_dnn
1
0
Форкнуть 0
ответвлено от main/is_dnn
Код Задачи Запросы на слияние Пакеты Проекты Релизы Вики Активность

Изменил(а) на 'labworks/LW2/report.md'

Просмотр исходного кода
Этот коммит содержится в:
ShchipkovMY
2025-11-16 20:20:57 +00:00
родитель 82fe0d738a
Коммит b77ce68d4e
1 изменённых файлов: 14 добавлений и 12 удалений
Скачать Patch файл Скачать Diff файл Показать все файлы Свернуть все файлы

26
labworks/LW2/report.md
Просмотреть файл

@@ -60,7 +60,7 @@ loss: 47.3273
lib.ire_plot('training', IRE1, IREth1, 'AE1')
```
![График ошибки реконструкции](IRE_trainingAE1.png)
![photo](http://uit.mpei.ru/git/ShchipkovMY/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW2/data/p2.PNG)
```py
print("Порог ошибки = ",IREth1)
@@ -89,7 +89,7 @@ loss: 0.6548
lib.ire_plot('training', IRE2, IREth2, 'AE2')
```
![](IRE_trainingAE2.png)
![photo](http://uit.mpei.ru/git/ShchipkovMY/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW2/data/p3.PNG)
```py
print("Порог ошибки = ",IREth2)
@@ -111,8 +111,9 @@ amount: 20
amount_ae: 311
```
![](XtXd_1.png)
![](XtXd_1_metrics.png)
![photo](http://uit.mpei.ru/git/ShchipkovMY/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW2/data/p4.PNG)
![photo](http://uit.mpei.ru/git/ShchipkovMY/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW2/data/p5.PNG)
![photo](http://uit.mpei.ru/git/ShchipkovMY/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW2/data/p6.PNG)
```
Оценка качества AE1
@@ -135,8 +136,9 @@ amount: 20
amount_ae: 185
```
![](XtXd_2.png)
![](XtXd_2_metrics.png)
![photo](http://uit.mpei.ru/git/ShchipkovMY/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW2/data/p7.PNG)
![photo](http://uit.mpei.ru/git/ShchipkovMY/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW2/data/p8.PNG)
![photo](http://uit.mpei.ru/git/ShchipkovMY/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW2/data/p9.PNG)
```
Оценка качества AE2
@@ -152,7 +154,7 @@ IDEAL = 1. Extrapolation precision (Approx): 0.10810810810810811
lib.plot2in1(data, xx, yy, Z1, Z2)
```
![](AE1_AE2_train_def.png)
![photo](http://uit.mpei.ru/git/ShchipkovMY/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW2/data/p10.PNG)
## 8) Если автокодировщик AE2 недостаточно точно аппроксимирует область обучающих данных, то подобрать подходящие параметры автокодировщика и повторить шаги (6) – (8).
@@ -177,7 +179,7 @@ lib.ire_plot('test', ire1, IREth1, 'AE1')
Аномалий не обнаружено
```
![](IRE_testAE1.png)
![photo](http://uit.mpei.ru/git/ShchipkovMY/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW2/data/p11.PNG)
```py
# тестирование АE2
@@ -186,7 +188,7 @@ lib.anomaly_detection_ae(predicted_labels2, ire2, IREth2)
lib.ire_plot('test', ire2, IREth2, 'AE1')
```
![](IRE_testAE2.png)
![photo](http://uit.mpei.ru/git/ShchipkovMY/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW2/data/p12.PNG)
## 11) Визуализировать элементы обучающей и тестовой выборки в областях пространства признаков, распознаваемых автокодировщиками AE1 и AE2.
@@ -194,7 +196,7 @@ lib.ire_plot('test', ire2, IREth2, 'AE1')
lib.plot2in1_anomaly(data, xx, yy, Z1, Z2, data_test)
```
![](AE1_AE2_train_def_anomalies.png)
![photo](http://uit.mpei.ru/git/ShchipkovMY/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW2/data/p13.PNG)
## 12) Результаты исследования занести в таблицу:
@@ -309,7 +311,7 @@ ae3_trained, IRE3, IREth3 = lib.create_fit_save_ae(train,'out/AE3.h5','out/AE3_i
lib.ire_plot('training', IRE3, IREth3, 'AE3')
```
![График ошибки реконструкции](2_5.png)
![photo](http://uit.mpei.ru/git/ShchipkovMY/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW2/data/p14.PNG)
```python
print("Порог ошибки реконструкции = ",IREth3)
@@ -370,7 +372,7 @@ lib.ire_plot('test', ire3, IREth3, 'AE3')
>
> Обнаружено 100.0 аномалий
![График ошибки реконструкции](2_7.png)
![photo](http://uit.mpei.ru/git/ShchipkovMY/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW2/data/p15.PNG)
## 8. Параметры наилучшего автокодировщика и результаты обнаружения аномалий