Проверь свою нейросеть
Загрузи веса. Нарисуй цифру. Посмотри, что сохранила твоя модель.
1. Подключи свою модель
Модель не выбранаПеретащи сюда autoencoder_result.npz или выбери его кнопкой.
Какой файл подходит и что происходит при загрузке?
Нужен результат работы «Автокодировщик на NumPy»: 64 → 16 → 2 → 16 → 64. Читаются восемь массивов W1, b1, W2, b2, W3, b3, W4, b4. Готовые embedding и reconstruction из файла не используются: страница пересчитывает их сама.
Активации: ReLU после первого и третьего слоёв; линейный код из двух чисел; sigmoid на выходе. Пиксели от 0 до 1. Поддерживаются np.savez и np.savez_compressed, вещественные веса float32/float64, файл до 32 МБ. Произвольные архитектуры, PyTorch и MNIST 28 × 28 не подходят.
Файл читается локально в браузере и не отправляется на сервер. Страница не обучает сеть и не меняет файл. После закрытия или обновления страницы веса нужно выбрать заново.
Результаты этой модели на 360 контрольных картинках
Результаты по каждой цифре
Пять соседей. Справочник: 1437 примеров digits; проверка: 360 остальных (индексы 0, 5, 10…). В справочнике этих 360 картинок нет. Оценка независима от обучения сети только при таком же разбиении в основной работе. Если ты обучал сеть на всех картинках или менял разбиение, это уже не независимая проверка. Проценты не обещают такой же точности на рисунках мышью.
2. Нарисуй цифру
Рисуй крупно, без рамки и подписи. Для файла нужен рисунок на однотонном белом или чёрном фоне, а не фотография страницы.
Возьми готовую контрольную картинку. В справочнике её нет.
3. Посмотри на результат
64 числа от 0 до 1.
Настоящий выход твоей сети.
Сначала первый слой твоей сети вычисляет 16 признаков. Затем голосуют ближайшие подписанные примеры. Веса не дообучаются.
В каждом варианте название цифры даёт голосование подписанных соседей. Голоса не являются вероятностью правильного ответа. Для закорючки алгоритм тоже выберет один из классов 0–9.
4. Почему выбран такой ответ
Эти соседи выбирают главный ответ: они похожи на рисунок по 16 признакам первого слоя твоей модели.
Соседи по двум числам сжатого кода
Через сжатие могут теряться детали, различающие цифры.
Соседи по 64 пикселям — без использования сети
Этот результат не зависит от загруженных весов.
Где рисунок на карте двух чисел?
Точки — обучающие примеры; обведены соседи по двум числам; крест — твой рисунок. Расстояние по обеим осям показано в одном масштабе. Эта карта объясняет ответ по двум числам, а не основной ответ по 16 признакам.
5. Сравни модели и рисунки
После ответа укажи, что ты рисовал. Эта подпись нужна только для таблицы и не передаётся распознаванию.
| Попытка / модель | Нарисовано | По 64 пикселям | По 16 признакам | По 2 числам | Соседей | Выравнивание |
|---|
У каждой попытки записана использованная модель. История хранится только на этой странице; перед закрытием сохрани результаты.
Что попробовать
Напиши двойку несколькими способами. Сравни три ответа и восстановление. Затем загрузи другую версию своей модели, не стирая рисунок, и проверь его снова.
Поменялись только веса декодировщика? Восстановление может измениться, но распознавание по 16 признакам использует только W1, b1, а по двум числам — W1, b1, W2, b2. Ответ по пикселям вообще не использует сеть.