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Ajustement et visualisation du Deep Learning

Construire et entraîner de manière interactive des réseaux, gérer des expériences, tracer la progression de l’apprentissage, évaluer la précision, expliquer les prédictions, ajuster des options d’apprentissage et visualiser les caractéristiques apprises par un réseau

Utilisez Deep Network Designer pour construire, visualiser, éditer et entraîner des réseaux de Deep Learning de manière interactive. Ajustez les options d’apprentissage et améliorez les performances du réseau en balayant des hyperparamètres ou en utilisant l’optimisation bayésienne. Utilisez Experiment Manager pour gérer des expériences de Deep Learning qui entraînent des réseaux dans diverses conditions initiales et comparez les résultats. Surveillez la progression de l’apprentissage en utilisant des tracés prédéfinis des fonctions de précision et de perte du réseau. Pour analyser des réseaux entraînés, vous pouvez utiliser des techniques de visualisation comme Grad-CAM, la sensibilité aux occlusions, LIME et DeepDream. Vous pouvez également analyser la robustesse du réseau avec des exemples contradictoires et tester votre réseau entraîné en faisant des prédictions à l'aide de nouvelles données.

Catégories

  • Application Deep Network Designer
    Créer et entraîner de manière interactive des réseaux de Deep Learning
  • Application Experiment Manager
    Entraîner des réseaux à partir de plusieurs conditions initiales, ajuster de manière interactive les options d’apprentissage et évaluer vos résultats
  • Ajustement du Deep Learning
    Ajustez de manière programmatique des options d’apprentissage, reprendre l’apprentissage depuis un point de contrôle et analyser des exemples contradictoires
  • Visualisation du Deep Learning
    Tracer la progression de l’apprentissage, évaluer la précision, expliquer les prédictions et visualiser les caractéristiques apprises par un réseau
  • Vérification du Deep Learning
    Entraîner des réseaux robustes et vérifier la robustesse des réseaux