主要内容
深度学习、调优和可视化
交互式构建和列车网络，管理实验，绘图培训进度，评估准确性，解释预测，调谐培训选项，并通过网络学习的可视化功能
使用深度网络设计器交互式构建，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并比较结果的深度学习实验。使用内置的网络准确性和损失图监控培训进展。为了研究经过训练的网络，您可以使用可视化技术，如grade - cam、occlusion sensitivity、LIME和deep dream。您还可以使用对抗性示例来调查网络的健壮性，并使用新数据进行预测来测试经过训练的网络。
- 深网设计师App
交互式创建和训练深度学习网络 - 实验经理应用程序
在多个初始条件下训练网络，交互式调整训练选项，并评估结果 - 深度学习调优
以编程方式调整培训选项，从检查站恢复培训，并调查对抗性示例 - 深入学习可视化
绘制训练进度，评估准确性，解释预测，并可视化网络学习到的特征
特色的例子
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