{
 "cells": [
  {
   "metadata": {},
   "cell_type": "markdown",
   "source": [
    "### Данные\n",
    "\n",
    "Данные представляют собой изображения двух классов: кошки и собаки.\n",
    "\n",
    "Ссылка для скачивания данных: https://disk.yandex.ru/d/OQbPEdIlUyRNeA\n",
    "\n",
    "\n",
    "### Задание\n",
    "\n",
    "Используйте их для обучения Conditional GAN для генерации этих двух классов. Количество параметров GAN не более 50 миллионов.\n",
    "\n",
    "\n",
    "### Критерий оценки\n",
    "\n",
    "Для оценки работоспособности GAN обучите классификатор (такой, как в Лабораторной работе 3) на **сгенерированных** данных. Тестировать надлежит на реальных данных. Каждый студент, кто сможет добиться точности 0.9 на тестовой выборке, получит 5 баллов."
   ],
   "id": "caf2eca326fe0f20"
  },
  {
   "metadata": {},
   "cell_type": "code",
   "outputs": [],
   "execution_count": null,
   "source": "",
   "id": "8b7b89e162022c0d"
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 2
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython2",
   "version": "2.7.6"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 5
}