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深層学習の調整および可視化

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

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、LIME、Deep Dream 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。

  • 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、チェックポイ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、ネットワークによって学習された特徴の可視化
  • 深層学習の実験
    さまざまな初期条件でのネットワークの学習、対話形式での学習オプションの調整、結果の評価

注目の例