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使用深度网络设计器交互式地构建、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来调整训练选项并提高网络性能。使用实验管理器来管理在各种初始条件下训练网络并比较结果的深度学习实验。使用内置的网络精度和损失图监控训练进度。为了研究训练过的网络,您可以使用可视化技术,如Grad-CAM、遮挡敏感性、LIME和deep dream。您还可以使用对抗示例来研究网络的鲁棒性,并通过使用新数据进行预测来测试经过训练的网络。
使用预先训练好的深度卷积神经网络GoogLeNet对来自网络摄像头的图像进行实时分类。
交互式地微调预训练的深度学习网络,以学习新的图像分类任务。
使用局部可解释的模型不可知解释(LIME)来理解为什么深度神经网络会做出分类决策。
配置一个实验,替换不同的预训练网络层进行迁移学习。
使用贝叶斯优化找到序列到序列回归的最佳数据架构和网络配置。
创建一个自定义训练实验来生成花的图像。
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