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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。ネットワー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。