Настройка и визуализация глубокого обучения
Справьтесь с экспериментами, постройте процесс обучения, оцените точность, объясните предсказания, опции обучения мелодии, и визуализируйте функции, изученные сетью
Настройте опции обучения и улучшайте производительность сети широкими гиперпараметрами или использование Байесовой оптимизации. Используйте Experiment Manager, чтобы справиться с экспериментами глубокого обучения, которые обучают нейронные сети под различными начальными условиями и сравнивают результаты. Контролируйте процесс обучения с помощью встроенных графиков сетевой точности и потери. Заниматься расследованиями обучило нейронные сети, можно использовать методы визуализации, такие как CAM градиента, чувствительность поглощения газов, LIME, и глубоко мечтать. Можно также исследовать сетевую робастность с помощью соперничающих примеров и протестировать обучивший сеть путем создания предсказаний с помощью новых данных.
Часто просматриваемые темы
- Настройка глубокого обучения
Программно настройте опции обучения, возобновите обучение с контрольной точки и исследуйте соперничающие примеры
- Визуализация глубокого обучения
Постройте процесс обучения, оцените точность, объясните предсказания и визуализируйте функции, изученные сетью
- Эксперименты глубокого обучения
Обучите нейронные сети под различными начальными условиями, в интерактивном режиме настройте опции обучения и оцените свои результаты
