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remigodet/Outlier_detection

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projet_ia_P1.04

nomenclature des modules pour entraîner les models

AE_X : autoencoder vanilla made by X naive_X : AE with negative loss for heldout digits made by X NAE_X : AE with search for negative samples using MCMC made by X

nomenclature des modèles enregistrés .pth

nom du module outliers index - get the info of the model in saved_models/model_info.txt index close to line number is best!

nomenclature : modulename-outliers-index.pth ex : AE_leo-17-0001.pth

params KESAKO

"model_name" : str name of the models to load, separated by ',' "dataset" : "train" or "test" est le dataset d'ou tirer les images "batch_size" : int the length of the dataset batches "outliers" : list of ints "models" : list of trained models studied. For a ROC curve, list of one model "visu_choice" : str name of the choice of visualization "use_negative_index" : bool for the naive algorithm

données à donner en entrée

-Courbe ROC de comparaison de différents outliers : liste des outliers, liste de modèles de la même taille, dans le même ordre -Courbe ROC de comparaison de différents modèles : un seul outlier, liste des noms des modèles -Tableau de performance : liste des outliers, liste de modèles de la même taille, dans le même ordre

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