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Visualisation et vérification
Visualisez les réseaux profonds pendant et après l’apprentissage. 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.
Utilisez des méthodes de vérification du Deep Learning pour évaluer les propriétés des réseaux de neurones profonds. Par exemple, vous pouvez vérifier les propriétés de robustesse d’un réseau, calculer les limites de valeur de la sortie du réseau et trouver des exemples contradictoires.
Catégories
- Visualiser des réseaux neuronaux profonds
Tracer la progression de l’apprentissage, évaluer la précision, expliquer les prédictions et visualiser les caractéristiques apprises par un réseau d’images
- Vérification du Deep Learning
Entraîner des réseaux d’images robustes et vérifier leur robustesse