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2022/05/07阅读:25主题:自定义主题1

TensorFlow Playground简介

TensorFlow Playground简介

1 前言

本人在学习深度学习时,对可视化的好处深有体会:如果对数据、模型结构、模型输出等信息有直观的理解,将更容易发现其中可能出现的错误,这有利于优化模型,并且自己对于相关知识点的认识也更加深刻。对于TensorFlow框架而言,Google做了一个非常有趣的应用来展示神经网络的工作原理 - TensorFlow Playground[1]

2 产品特征

这是TensorFlow Playground的主页,它提供了在线训练神经网络(仅限于多层感知机)的基本功能。

     
TensorFlow Playground的主页

该产品开放了多种参数可供调试,设置好参数后,点击开始就能训练一个神经网络!这给深度学习的开发者提供了许多优化解决方案的思路,比如:

  • 任务类型:分类或是回归。
  • 输入数据:如数据的分布、数据集分割的比例、数据里存在的噪音和批量大小。
  • 特征:特征的变换。
  • 模型架构:隐藏层的数量、隐藏层里神经元的数量、神经元激活函数的类型、正则化的参数、输出的维度等。
  • 模型预测结果:模型决策边界。

这些影响因素并未涵盖实际工作中的方方面面,但它提供了许多不错的切入点,和一个可供实验的平台。这对于了解原理非常有帮助,因为你可以通过测试很方便地验证你的设想!

3 总结

TensorFlow Playground对于初学者是一个非常好的试验产品,不妨动手去调整那些参数,检查模型效果是否与你的预期相同,如果结果不理想,想办法通过调整那些参数让模型的性能变得更好,这其实就是实际工作中你需要面对的工作流,而TensorFlow Playground成为一个非常不错的开始!希望这次的分享对你有帮助,欢迎在评论区留言讨论!

  

参考资料

[1]

TensorFlow Playground: https://playground.tensorflow.org/

分类:

人工智能

标签:

深度学习

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