pre-trained-CNN-2classificator

keras == 2.15.0, python == 3.11.5.

Оптимизатор Adam: достаточно упомянуть, что это более сложный оптимизатор, в котором скорость обучения задается адаптивно. Кроме того, он намного менее чувствителен к масштабу параметров — настолько нечувствителен, что мы можем снова воспользоваться исходным (ненормализованным) входным сигналом t_u и даже увеличить скорость обучения до 1e-1, и Adam даже глазом не моргнет PyTorch. Освещая глубокое обучение (стр 179,186)

Sources

• Binary-classification-for-DCTandSVD-watermarks
• my-check-for-a-result-from-an-ai-article/pretrainedstegaanalyzator
• Метрики качества моделей бинарной классификации
• Classification metrics based on True/False positives & negatives
• 8 показателей эффективности классификации
• Корреляция Мэтьюса
• Пережевывая Матрицу Несоответствий — Confusion Matrix
• Оценка качества в задачах классификации и регрессии