深層学習の調整および可視化
対話形式によるネットワークの構築と学習,実験の管理,学習の進行状況のプロット,精度の評価,予測の説明,学習オプションの調整,ネットワークによって学習された特徴の可視化
ディープネットワークデザイナーを使用して,深層学習ネットワークの構築,可視化,編集,および学習を対話的に行います。ハイパーパラメーターのスイープまたはベイズ最適化を行って,学習オプションを調整し,ネットワーク性能を向上させます。実験マネージャーを使用し,さまざまな初期条件でネットワークに学習させる深層学習実験を管理して,結果を比較します。ネットワ,クの精度と損失の組み込みプロットを使用して進行状況を監視します。学習済みネットワークを調査するには,Grad-CAM,オクルージョン感度、石灰、深梦などの可視化手法を使用します。また,敵対的サンプルを使用してネットワークのロバスト性を調査することや,新しいデータで予測を行って学習済みネットワークをテストすることもできます。
カテゴリ
- ディプネットワクデザナアプリ
対話形式による深層学習ネットワ,クの作成と学習 - 実験マネ,ジャ,アプリ
複数の初期条件でのネットワ,クの学習,対話形式での学習オプションの調整,結果の評価 - 深層学習の調整
プログラムによる学習オプションの調整,チェックポaaplントからの学習の再開,敵対的サンプルの調査 - 深層学習の可視化
学習の進行状況のプロット,精度の評価,予測の説明,ネットワ,クによって学習された特徴の可視化