Недавно я экспериментировал с автокодерами на небольших наборах данных изображений, таких как MNIST и CIFAR-10. Некоторые результаты были довольно хорошими, но, как показывает c автоэнкодеров, воссозданные изображения получаются немного размытыми. Хотя я понимаю, что это потому, что модели являются надежными, мне было интересно, можно ли создать автоэнкодер, который может идеально воссоздать входное изображение без изменений (нулевые или почти нулевые потери), даже если это переобучить на обучающем наборе. . В настоящее время я пробовал переоборудовать автоэнкодер, но результаты обучающего набора все еще не так совершенны, как я думал.