Main Content

La traducción de esta página aún no se ha actualizado a la versión más reciente. Haga clic aquí para ver la última versión en inglés.

Visualización e interpretabilidad

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.

Métodos de visualización de deep learning

Apps

Deep Network DesignerDiseñar y visualizar redes de deep learning

Objetos

trainingProgressMonitorMonitor and plot training progress for deep learning custom training loops (desde R2022b)

Funciones

expandir todo

analyzeNetworkAnalyze deep learning network architecture
plotRepresentar una arquitectura de red neuronal
updateInfoUpdate information values for custom training loops (desde R2022b)
recordMetricsRecord metric values for custom training loops (desde R2022b)
groupSubPlotGroup metrics in training plot (desde R2022b)
yscaleSet training plot y-axis scale (linear or logarithmic) (desde R2024a)
accuracyMetricDeep learning accuracy metric (desde R2023b)
aucMetricDeep learning area under ROC curve (AUC) metric (desde R2023b)
fScoreMetricDeep learning F-score metric (desde R2023b)
precisionMetricDeep learning precision metric (desde R2023b)
recallMetricDeep learning recall metric (desde R2023b)
rmseMetricDeep learning root mean squared error metric (desde R2023b)
predictCompute deep learning network output for inference
minibatchpredictMini-batched neural network prediction (desde R2024a)
scores2labelConvert prediction scores to labels (desde R2024a)
confusionchartCrear una gráfica de matriz de confusión para un problema de clasificación
sortClassesSort classes of confusion matrix chart
rocmetricsReceiver operating characteristic (ROC) curve and performance metrics for binary and multiclass classifiers (desde R2022b)
addMetricsCompute additional classification performance metrics (desde R2022b)
averageCompute performance metrics for average receiver operating characteristic (ROC) curve in multiclass problem (desde R2022b)
plotPlot receiver operating characteristic (ROC) curves and other performance curves (desde R2022b)
imageLIMEExplain network predictions using LIME (desde R2020b)
occlusionSensitivityExplain network predictions by occluding the inputs
deepDreamImageVisualize network features using deep dream
gradCAMExplain network predictions using Grad-CAM (desde R2021a)
driseExplain object detection network predictions using D-RISE (desde R2024a)

Propiedades

ConfusionMatrixChart PropertiesConfusion matrix chart appearance and behavior
ROCCurve PropertiesReceiver operating characteristic (ROC) curve appearance and behavior (desde R2022b)

Temas

Progreso y rendimiento del entrenamiento

Interpretabilidad

Ejemplos destacados