深度学习
理解和使用深度学习网络

深度学习网络分析仪

发布的史蒂夫·埃丁，4月30日

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本月早些时候，神经网络工具箱团队提交了一份新的深度学习网络分析工具文件交换。（请注意:需要R2018a版本。)如果您正在从头构建网络，或者正在修改现有网络的结构，这个非常有用的工具可以帮助您发现问题。它可以识别缺失或断开的层;层输入大小不匹配;层数输入错误;或者无效的图结构。

为了测试它，我下载了它GoogLeNet，然后我开始搞砸它。我拆开了几层，切掉了第一层。然后我就跑了 analyzeNetwork (my_lgraph)．结果显示如下:

您可以看到分析器是如何标记结构错误的。

分析程序还向您展示了关于各个层的有用细节。以下是未经处理的GoogLeNet的部分展示:

所以，试试这个新的分析器吧。请记住，您需要最新的版本R2018a来运行它。

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类别:: 深度学习

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