训练后的权重等个训练参数的value以后,** 即借助绘图工具可视化**, 借助深度学习的可视化的 ...
前面几篇文章讲到了卷积神经网络CNN,但是对于它在每一层提取到的特征以及训练的过程可能还是不太明白,所以这节主要通过模型的可视化来神经网络在每一层中是如何训练的。我们知道,神经网络本身包含了一系列特征提取器,理想的feature map应该是稀疏的以及包含典型的局部信息。通过模型可视化能有一些直观的认识并帮助我们调试模型,比如:feature map与原图很接近,说明它没有学到什么特征 或者它几 ...
2018-01-24 22:47 10 11676 推荐指数:
训练后的权重等个训练参数的value以后,** 即借助绘图工具可视化**, 借助深度学习的可视化的 ...
上篇文章我们讲了如何对模型进行可视化,用的keras手动绘图输出CNN训练的中途结果,本篇文章将讲述如何用PaddlePaddle新开源的VisualDL来进行可视化。在讲VisualDL之前,我们先了解一下常用的Tensorflow的可视化工具---Tensorboard ...
图像语义分割预测标签可视化 前言 图像语义分割任务中,网络输出后经过概率化处理(sigmoid/softmax)和取索引(torch.argmax)后可以得到一个标签数组,标签的值为0/1/2/3...一个值代表一个类别。 这里记录一下输出结果的可视化方法。 方法 标签 ...
cifar10的各层数据和参数可视化 .caret,.dropup>.btn>.caret{border-top-color:#000!important}.label{border:1px solid #000}.table{border-collapse:collapse!important ...
CNN可视化技术总结(一)-特征图可视化 CNN可视化技术总结(二)--卷积核可视化 导言: 前面我们介绍了两种可视化方法,特征图可视化和卷积核可视化,这两种方法在论文中都比较常见,这两种更多的是用于分析模型在某一层学习到的东西。在理解这两种可视化方法,很容易理解 ...
前言 在训练深度学习模型时,常想一窥网络结构中的attention层权重分布,观察序列输入的哪些词或者词组合是网络比较care的。在小论文中主要研究了关于词性POS对输入序列的注意力机制。同时对比实验采取的是words的self-attention机制。 效果 下图主要包含两列 ...
转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 以下部分代码是根据caffe的python接口,从一次forw ...
plot_model接收两个可选参数: show_shapes:指定是否显示输出数据的形状,默认为False show_layer_names:指定是否显示层名称,默认为Tr ...