神经网络训练过程可视化

崎山小鹿

我们在使用神经网络的时候一般将它看作是个黑盒子，里面到底是什么样，是什么样的结构，是怎么训练的，往往是很难搞清楚的。但是和传统机器学习一样，为了尽可能的接近最优解，深度学习的训练也免不了需要有调参的过程。如果没有任何指导指标，单纯盲目进行参数search的效率往往是非常低下的。

一、TensorBoard就是一个能够帮助我们可视化数据和训练过程的一个非常好的工具。合理的使用它可以帮助我们把复杂的神经网络训练过程进行可视化，使得我们可以更好地理解，调试并优化程序。
神经网络训练过程可视化
https://shangzhih.github.io/shen ... eng-ke-shi-hua.html



二、TensorSpace 是一套用于构建神经网络3D可视化应用的框架。

开发者可以使用类Keras风格的TensorSpace API，轻松创建可视化网络、加载神经网络模型并在浏览器中基于已加载的模型进行3D可交互传输。通过使用 TensorSpace，可以帮助您更深入地观察并理解基于 TensorFlow、Keras 或 TensorFlow.js 等开发的神经网络模型。

https://tensorspace.org/html/playground/lenet_zh.html
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