---
# System prepended metadata

title: 'Попытки повторить статью [19] [^19]'

---

# Попытки повторить статью [19] [^19]

| Index | Description                                                                                                  | Result                                                                                                                                                                                                                                                              |
| ----- |:------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| 1     | 2 канала для свёрток 2, 4, 16                                                                                 | тестовая точность 55%. как была, так и осталась, скорее даже падает, 200 crop size                                                                                                                                                                                  |
| 2     | берём каналы из статьи (2,3,5,7) на 32 (128 не рискнула), 200 crop size                                      | аналогично эксперименту 1                                                                                                                                                                                                                                           |
| 3     | (2) with crop size 800(actually no crop size)                                                                | стартовая тестовая точнось 30%, но она растёт. К 30ой эпохе точность медленно доросла до 39%. Увеличила learning rate в 100 раз (с 0.0001 до 0.01). Итог: через 100 эпох точность достигла в максимуме 45% и то в самом начале. Группировка на изображениях слабая. |
| 4     | C++, crop_size=800,<br> learning_rate = 0.001, <br>channels=[2, 3,5, 7]<br> 32 each, <br> usual triplet loss | training process is good, accuracy up to 75% (which is maximum, because the training accuracy at this moment is 100%)                                                                                                                                               |

## Results for C++

Test accuracy (smooth):

![](https://i.imgur.com/foyFlAK.png)

Test accuracy (no smooth):
![](https://i.imgur.com/TvyDTMX.png)


Test accuracy on a small subset of authors (first 10):
![](https://i.imgur.com/wJuddfx.png)

Loss:
![](https://i.imgur.com/Hmp6fG8.png)

Training accuracy (on a subset of examples):
![](https://i.imgur.com/IWzo5Y3.png)

Visualization of test subset (last epoch):
![](https://i.imgur.com/eYYYx2H.png)

Visualization of the training subset (last epoch):
![](https://i.imgur.com/CSZoeiH.png)

[^19]: Sarim Zafar et al. “Language and Obfuscation ObliviousSource Code Authorship Attribution”. In:IEEE Access8 (2020), pp. 197581–197596.
