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시각화 및 검증

영상 데이터를 사용하여 신경망 동작 시각화, 예측 설명, 견고성 검증

훈련하면서 또는 훈련을 마친 후 심층 신경망을 시각화합니다. 신경망의 정확도와 손실을 표현하는 내장 플롯을 사용하여 훈련 진행 상황을 모니터링합니다. 훈련된 신경망을 조사하기 위해 Grad-CAM, 가림(occlusion) 민감도, LIME, 딥 드림 같은 시각화 기법을 사용할 수 있습니다.

딥러닝 검증 방법을 사용하여 심층 신경망의 속성을 평가합니다. 예를 들면 신경망의 견고성 속성을 검증하고 신경망 출력 범위를 계산하고 적대적 표본을 찾을 수 있습니다.

카테고리

  • 심층 신경망 시각화하기
    훈련 진행 상황 플로팅, 정확도 평가, 예측 설명, 영상 신경망이 학습한 특징 시각화
  • 딥러닝 검증
    견고한 영상 신경망을 훈련시키고 영상 신경망의 견고성 검증

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