딥러닝 시각화

훈련 진행 상황 플로팅, 정확도 평가, 예측 설명 및 신경망이 학습한 특징 시각화

신경망의 정확도 및 손실을 표현하는 내장된 플롯을 사용하여 훈련 진행 상황을 모니터링합니다. Grad-CAM, 가림 감도, LIME, 딥 드림 같은 시각화 기법을 사용하여 훈련된 신경망을 조사합니다.

앱

심층 신경망 디자이너

딥러닝 신경망의 설계, 시각화 및 훈련

객체

trainingProgressMonitor Monitor and plot training progress for deep learning custom training loops

함수

모두 확장

플롯

`analyzeNetwork`	딥러닝 신경망 아키텍처 분석
`plot`	신경망 아키텍처 플로팅
`updateInfo`	Update information values for custom training loops
`recordMetrics`	Record metric values for custom training loops
`groupSubPlot`	Group metrics in training plot

특징 시각화 및 예측

`activations`	딥러닝 신경망 계층 활성화 계산
`predict`	훈련된 딥러닝 신경망을 사용하여 응답 변수 예측
`classify`	훈련된 딥러닝 신경망을 사용하여 데이터 분류
`predictAndUpdateState`	훈련된 순환 신경망을 사용하여 응답 변수 예측 및 신경망 상태 업데이트
`classifyAndUpdateState`	훈련된 순환 신경망을 사용하여 데이터 분류 및 신경망 상태 업데이트
`resetState`	신경망의 상태 파라미터 재설정
`deepDreamImage`	딥 드림(Deep Dream)을 사용하여 신경망 특징 시각화
`occlusionSensitivity`	Explain network predictions by occluding the inputs
`imageLIME`	Explain network predictions using LIME
`gradCAM`	Explain network predictions using Grad-CAM
`confusionchart`	Create confusion matrix chart for classification problem
`sortClasses`	Sort classes of confusion matrix chart
`rocmetrics`	Receiver operating characteristic (ROC) curve and performance metrics for binary and multiclass classifiers
`addMetrics`	Compute additional classification performance metrics
`average`	Compute performance metrics for average receiver operating characteristic (ROC) curve in multiclass problem
`plot`	Plot receiver operating characteristic (ROC) curves and other performance curves

속성

ConfusionMatrixChart Properties	Confusion matrix chart appearance and behavior
ROCCurve Properties	Receiver operating characteristic (ROC) curve appearance and behavior

도움말 항목

딥러닝을 사용하여 웹캠 영상 분류하기
이 예제에서는 사전 훈련된 심층 컨벌루션 신경망 GoogLeNet을 사용하여 웹캠의 영상을 실시간으로 분류하는 방법을 보여줍니다.
딥러닝 훈련 진행 상황 모니터링하기
이 예제에서는 딥러닝 신경망의 훈련 진행 상황을 모니터링하는 방법을 보여줍니다.
Monitor Custom Training Loop Progress
Track and plot custom training loop progress.
Understand Network Predictions Using Occlusion
This example shows how to use occlusion sensitivity maps to understand why a deep neural network makes a classification decision.
Interpret Deep Network Predictions on Tabular Data Using LIME
This example shows how to use the locally interpretable model-agnostic explanations (LIME) technique to understand the predictions of a deep neural network classifying tabular data.
Investigate Spectrogram Classifications Using LIME
This example shows how to use locally interpretable model-agnostic explanations (LIME) to investigate the robustness of a deep convolutional neural network trained to classify spectrograms.
Investigate Classification Decisions Using Gradient Attribution Techniques
This example shows how to use gradient attribution maps to investigate which parts of an image are most important for classification decisions made by a deep neural network.
Investigate Network Predictions Using Class Activation Mapping
This example shows how to use class activation mapping (CAM) to investigate and explain the predictions of a deep convolutional neural network for image classification.
Visualize Image Classifications Using Maximal and Minimal Activating Images
This example shows how to use a data set to find out what activates the channels of a deep neural network.
View Network Behavior Using tsne
This example shows how to use the tsne function to view activations in a trained network.
Monitor GAN Training Progress and Identify Common Failure Modes
Learn how to diagnose and fix some of the most common failure modes in GAN training.
컨벌루션 신경망의 활성화 시각화하기
이 예제에서는 컨벌루션 신경망에 영상을 입력하고 신경망의 여러 계층의 활성화 결과를 표시하는 방법을 보여줍니다.
LSTM 신경망의 활성화 시각화
이 예제에서는 활성화를 추출하여 LSTM 신경망에서 학습한 특징을 검사하고 시각화하는 방법을 보여줍니다.
컨벌루션 신경망의 특징 시각화하기
이 예제에서는 컨벌루션 신경망이 학습한 특징을 시각화하는 방법을 보여줍니다.
Deep Learning Visualization Methods
Learn about and compare deep learning visualization methods.
ROC Curve and Performance Metrics
Use rocmetrics to examine the performance of a classification algorithm on a test data set.
Compare Deep Learning Models Using ROC Curves
This example shows how to use receiver operating characteristic (ROC) curves to compare the performance of deep learning models.

추천 예제

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Grad-CAM Reveals the Why Behind Deep Learning Decisions

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