Классификация изображений веб-камеры с помощью глубокого обучения

В этом примере показано, как классифицировать изображения из веб-камеры в режиме реального времени с помощью предварительно обученной глубокой сверточной нейронной сети GoogLeNet.

Отслеживайте процесс обучения обучения

Когда вы обучаете сети для глубокого обучения, часто полезно контролировать процесс обучения.

Осмыслите сетевые Предсказания с помощью окклюзии

Этот пример показывает, как использовать карты чувствительности окклюзии, чтобы понять, почему глубокая нейронная сеть принимает решение о классификации.

Интерпретируйте глубокие сетевые Предсказания на табличных данных с помощью LIME

Этот пример показывает, как использовать локально интерпретируемый метод моделирования-агностических объяснений (LIME), чтобы понять предсказания глубокой нейронной сети, классифицирующей табличные данные.

Исследование классификаций спектрограмм с использованием LIME

Этот пример показывает, как использовать локально интерпретируемые модели-агностические объяснения (LIME) для исследования робастности глубокой сверточной нейронной сети, обученной классифицировать спектрограммы.

Исследуйте решения классификации с помощью методов атрибуции градиента

Этот пример показывает, как использовать карты атрибуции градиента, чтобы исследовать, какие части изображения наиболее важны для решений классификации, принятых глубокой нейронной сетью.

Исследуйте сетевые предсказания, используя отображение активации классов

Этот пример показывает, как использовать отображение активации классов (CAM) для исследования и объяснения предсказаний глубокой сверточной нейронной сети для классификации изображений.

Визуализация классификаций изображений с помощью максимальных и минимальных активирующих изображений

В этом примере показано, как использовать набор данных, чтобы выяснить, что активирует каналы глубокой нейронной сети.

Просмотр поведения сети с помощью tsne

В этом примере показано, как использовать tsne функция для просмотра активаций в обученной сети.

Отслеживайте процесс обучения GAN и идентифицируйте общие типы отказа

Узнайте, как диагностировать и исправить некоторые из наиболее распространенных типов отказа в обучении GAN.

Визуализация активаций сверточной нейронной сети

В этом примере показано, как передать изображение в сверточную нейронную сеть и отобразить активации различных слоев сети.

Визуализация активации сети LSTM

Этот пример показов, как исследовать и визуализировать функции, выученные сетями LSTM, путем извлечения активаций.

Визуализация функций сверточной нейронной сети

Этот пример показов, как визуализировать функции, выученные сверточными нейронными сетями.