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Visualización de deep learning

Represente el progreso del entrenamiento, evalúe la precisión, explique predicciones y visualice las características aprendidas por una red

Monitorice el progreso del entrenamiento usando gráficas integradas de precisión y pérdida de red. Investigue redes entrenadas usando técnicas de visualización como Grad-CAM, sensibilidad de oclusión, LIME y Deep Dream.

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Deep Network DesignerDiseñar, visualizar y entrenar redes de deep learning

Funciones

expandir todo

analyzeNetworkAnalyze deep learning network architecture
plotPlot neural network architecture
activationsCompute deep learning network layer activations
predictPredict responses using trained deep learning neural network
classifyClassify data using trained deep learning neural network
predictAndUpdateStatePredict responses using a trained recurrent neural network and update the network state
classifyAndUpdateStateClassify data using a trained recurrent neural network and update the network state
resetStateReset state parameters of neural network
deepDreamImageVisualize network features using deep dream
occlusionSensitivityExplain network predictions by occluding the inputs
imageLIMEExplain network predictions using LIME
gradCAMExplain network predictions using Grad-CAM
confusionchartCreate confusion matrix chart for classification problem
sortClassesSort classes of confusion matrix chart

Propiedades

ConfusionMatrixChart PropertiesConfusion matrix chart appearance and behavior

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