主要内容
深度学习调整和可视化
交互式地建立和训练网络，管理实验，绘制训练进度，评估准确性，解释预测，调整训练选项，并可视化网络学习的特征
使用Deep Network Designer以交互方式构建、可视化、编辑和训练深度学习网络。通过扫描超参数或使用贝叶斯优化，调整训练选项并提高网络性能。使用实验管理器管理在各种初始条件下训练网络的深度学习实验，并比较结果。使用内置的网络准确度和损失图监控训练进度。要调查训练过的网络，可以使用可视化技术，如梯度CAM、遮挡敏感度、石灰和深度梦。还可以使用对抗性示例调查网络鲁棒性，并通过使用新数据进行预测来测试训练过的网络.
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