現在每天產生的數據都是海量的，這些數據中既有高質量的也有很多垃圾，如何從這些海量的數據中洞察出這些數據的內在聯系是我們機器學習的核心內容。如果光把數據丟在大家的面前，咱們肯定是無感的，無法獲取這些數據的意義。為了能夠更加直觀的了解這些數據的一些特征，例如數據的分布情況，數據的趨勢和走勢，數據之間 ...

圖像語義分割預測標簽可視化 前言 ​ 圖像語義分割任務中，網絡輸出后經過概率化處理(sigmoid/softmax)和取索引(torch.argmax)后可以得到一個標簽數組，標簽的值為0/1/2/3...一個值代表一個類別。 ​ 這里記錄一下輸出結果的可視化方法。 方法 標簽 ...

安裝matplotlib和seaborn https://blog.csdn.net/Jia_jinjin/article/details/80428598 seaborn pairplot： ...

前言 在訓練深度學習模型時，常想一窺網絡結構中的attention層權重分布，觀察序列輸入的哪些詞或者詞組合是網絡比較care的。在小論文中主要研究了關於詞性POS對輸入序列的注意力機制。同時對比實驗采取的是words的self-attention機制。 效果 下圖主要包含兩列 ...

一、可視化方法 條形圖 餅圖 箱線圖(箱型圖) 氣泡圖 直方圖 核密度估計(KDE)圖 線面圖 網絡圖 散點圖 樹狀圖 小提琴圖 方形圖 三維圖 二、交互式工具 Ipython、Ipython notebook Plotly ...

卷積神經網絡的簡單可視化 本次將進行卷積神經網絡權重的簡單可視化。 在本篇教程的前半部分，我們會首先定義一個及其簡單的 CNN 模型，並手工指定一些過濾器權重參數，作為卷積核參數。 后半部分，我們會使用 FashionMNIST 數據集，並且定義一個 2 層的 CNN 模型，將模型訓練 ...

1、介紹 最近一直在研究神經網絡，實現論文，搭建模型，有時候不清楚每層設置的參數，十分頭疼。偶然發現了一個可視化模型的工具Netron，在windows,mac,linux上都可以直接安裝，也支持web上瀏覽，十分方便，這里簡單記錄下。Windows安裝版的如下圖所示。 2、使用方法 web ...

作者|FAIZAN SHAIKH 編譯|VK 來源|Analytics Vidhya 介紹 深入學習中最具爭議的話題之一是如何解釋和理解一個經過訓練的模型——特別是在醫療等高風險行業的背景下。“黑匣子”一詞經常與深度學習算法聯系在一起。如果我們不能解釋模型是如何工作的，我們怎么能相信模型 ...