主要内容

可视化和验证

可视化神经网络行为,解释预测,并使用图像数据验证的鲁棒性

可视化深网络培训期间和之后。使用内置的网络监控培训进展准确性和损失。调查培训网络,您可以使用可视化技术如Grad-CAM、闭塞敏感性,石灰,深的梦想。

使用深度学习验证方法来评估深层神经网络的性质。例如,您可以验证网络的鲁棒性性能,计算网络输出范围,并找到对抗的例子。

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