Visualizacion de深度学习
Monitorice el多尔del entrenamiento usando翻译integradas de精度还是y de红色。Investigue红色entrenadas usando tecnicas de visualizacion科莫Grad-CAM sensibilidad de oclusion石灰y深梦。
应用程序
| 深层网络设计师 | Disenar visualizar y entrenar红色de深度学习 |
Objetos
trainingProgressMonitor |
监控和情节培训进展深度学习定制培训循环 |
一些必要
Propiedades
| ConfusionMatrixChart属性 | 混淆矩阵图表外观和行为 |
| ROCCurve属性 | 接受者操作特征(ROC)曲线的外观和行为 |
特马
- Clasificar画像de una摄像头mediante深度学习
埃斯特的比如具体科莫clasificar画像de una摄像头en tiempo真正usando una红色神经元convolucional股preentrenada, GoogLeNet。
- Monitorizar el多尔del entrenamiento de深度学习
埃斯特的比如具体科莫monitorizar de entrenamiento en el proceso红色de深度学习。
- 监控定制培训循环的进展
定制培训循环进展跟踪和阴谋。
- 了解网络使用阻塞预测
这个例子展示了如何使用阻塞敏感性映射到理解为什么一个深层神经网络分类的决定。
- 解释使用石灰深度网络预测表格数据
这个例子展示了如何使用本地可model-agnostic解释(石灰)技术的理解深度的预测神经网络分类表格数据。
- 调查使用石灰声谱图分类
这个例子展示了如何使用本地可判断的model-agnostic解释(石灰)调查深卷积神经网络的鲁棒性训练对谱图进行分类。
- 使用梯度归因技术调查分类决策
这个例子展示了如何使用梯度归因调查地图图像的哪些部分最重要的分类决策的神经网络。
- 调查网络预测使用类激活映射
这个例子展示了如何使用类激活映射(CAM)调查和解释深卷积神经网络的预测的图像分类。
- 使用最大和最小启动图像可视化图像分类
这个例子展示了如何使用一个数据集来找出激活深层神经网络的渠道。
- 视图使用tsne网络行为
这个例子展示了如何使用
tsne功能视图激活一个训练网络。 - 监测GAN培训进展并确定常见的失效模式
学习如何诊断和修复一些最常见的失效模式在GAN培训。
- 可视化卷积神经网络的激活
这个例子展示了如何养活一个图像卷积神经网络的激活和显示不同的网络层。
- Visualizar activaciones de de LSTM红
埃斯特的比如具体科莫investigar y visualizar las caracteristicas aprendidas超过拉斯维加斯红色de LSTM extrayendo activaciones。
- 卷积神经网络的可视化特性
这个例子展示了如何可视化卷积神经网络学习的特性。
- 深度学习可视化方法
了解并比较深度学习的可视化方法。
- ROC曲线和性能指标
使用
rocmetrics检查分类算法的性能测试数据集。 - 比较深的学习模型使用ROC曲线
这个例子展示了如何使用接受者操作特征(ROC)曲线比较深度学习模型的性能。
