深度学习可视化
绘制训练进度,评估准确性,解释预测,并将网络学习到的特征可视化
使用内置的网络精度和损失图监控训练进度。使用可视化技术(如Grad-CAM、遮挡敏感性、LIME和deep dream)研究训练过的网络。
应用程序
深度网络设计器 | 设计、可视化和训练深度学习网络 |
对象
trainingProgressMonitor |
监控并绘制深度学习自定义训练循环的训练进度 |
功能
属性
ConfusionMatrixChart属性 | 混淆矩阵图表外观和行为 |
ROCCurve属性 | 受试者工作特征(ROC)曲线的外观和行为 |
主题
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跟踪并绘制自定义训练循环进度。
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- 使用tsne查看网络行为
方法的使用
tsne
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使用
rocmetrics
在测试数据集上检验分类算法的性能。 - 使用ROC曲线比较深度学习模型
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