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 ...
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 ...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 標簽數組轉彩色圖片 彩色圖片與原圖的疊加顯示 彩色圖片與原圖的合成的原理是將兩幅圖像進行加權計算,同時設置透明度和gamma系數的權重。這里有現成 ...
2021-02-25 17:30 0 318 推薦指數:
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 ...
訓練后的權重等個訓練參數的value以后,** 即借助繪圖工具可視化**, 借助深度學習的可視化的 ...
上篇文章我們講了如何對模型進行可視化,用的keras手動繪圖輸出CNN訓練的中途結果,本篇文章將講述如何用PaddlePaddle新開源的VisualDL來進行可視化。在講VisualDL之前,我們先了解一下常用的Tensorflow的可視化工具---Tensorboard ...
前面幾篇文章講到了卷積神經網絡CNN,但是對於它在每一層提取到的特征以及訓練的過程可能還是不太明白,所以這節主要通過模型的可視化來神經網絡在每一層中是如何訓練的。我們知道,神經網絡本身包含了一系列特征提取器,理想的feature map應該是稀疏的以及包含典型的局部信息。通過模型可視化能有一些 ...
一、介紹 bvlc_reference_caffenet網絡模型是由AlexNet的網絡模型改寫的,輸入圖片尺寸大小為227x227x3,輸出的為該圖片對應1000個分類的概率值。 介紹參考:ca ...
https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/ The Illustrated Transformer Discussions: Ha ...
,花瓣寬度4個屬性預測鳶尾花卉屬於(Setosa,Versicolour,Virginica)三個種類中的 ...
博客轉載自:http://www.pclcn.org/study/shownews.php?lang=cn&id=155 本小節講解如何可視化深度圖像的兩種方法,在3D視窗中以點雲形式進行可視化(深度圖像來源於點雲),另一種是,將深度值映射為顏色,從而以彩色圖像方式可視化深度 ...