Jel itko kuzi sto oni zele u 3. zadatku u implementaciji IdentityModel klase? Treba li get_features samo vracati samu sliku 28×28, ili trebamo tipa dodati jedan linearni sloj 28×28 pa da get_features vraca reprezentaciju slike 28×28. I trebamo li u toj funkciji implementirati opet i loss, jer mi nije bas jasno zele li oni da mi taj model treniramo il sto?
Ako je ovo prvo onda mi nije jasno kako bi trebali tu model uciti jer doslovno onda nema model.parameters() koji se pozivaju u optimizeru. Ako je ovo drugo s jednim linearnim slojem 28×28 onda mi ispadne precudno, jer kad tako implementiram svejedno dobijem dost dobar score na test podacima, oko 82%, a imam osjecaj kao je poanta tu da model ne bi trebao imati tako dobre performanse, nez.
