Визуализация качества обучения нейросети | Глубокие нейронные сети на Python |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2018-09-23 11:45 Визуализируем качество обучения глубокой нейронной сети в Keras с помощью объекта History и Google TensorBoard. Страница учебного курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython Полные примеры кода: - Использование объекта History - https://github.com/sozykin/dlpython_course/blob/master/keras_callbacks/history.ipynb - Использование Google TensorBoard - https://github.com/sozykin/dlpython_course/blob/master/keras_callbacks/tensorboard.ipynb Документация - Keras Callbacks - https://keras.io/callbacks/ - Hi Источник: keras.io Комментарии: |
|