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Visualizar Redes Neurais Convolutionais Visualizando A CNN ajuda a identificar diferentes recursos presentes em imagens fornece um insight mais profundo sobre como o modelo funciona. Ele também ajudará a entender por que o modelo pode estar falhando em classificar algumas das imagens corretamente e, consequentemente, afinar o modelo para melhor precisão e precisão.
Métodos de Visualizar Redes Neurais Convolutionais Métodos Preliminares de Ativação de Métodos Baseados em Gradientes Classe Ativação Mapas de Ativação de Classe (CAM) Mapas de Ativação de Classe São uma técnica simples para obter as regiões de imagem discriminativas usadas por Redes Neurais Convolutionais para identificar uma classe específica na imagem.
O Gradiente-ponderada Classe Ativação Mapping (Grad-CAM) Grad-CAM é um método para produção de mapas de calor que são aplicados em uma rede neural já treinada após o treinamento ser completo e os parâmetros são fixos.
Saturando o Gradiente Problem Saturating significa que depois de algumas épocas que o aprendizado acontece relativamente rápido, o valor da parte linear estará longe do centro do sigmoide e ele de alguma forma satura, e demora muito tempo para atualizar os pesos porque o valor do gradiente é pequeno.
DeepLIFT
DeepLIFT compara a ativação de cada neurônio à sua 'ativação de referência' e atribui pontuações de contribuição de acordo com a diferença. DeepDream DeepDream é um programa de visão computacional que usa uma Rede Neural Convolutional para encontrar e apriviver padrões em imagens por meio de algoritmos como uma aparência alucinógena em imagens deliberadamente superprocessadas.
O Neural Style Transfer Neural Style Transfer refere-se a uma classe de algoritmos de software que manipulam imagens digitais, ou vídeos, a fim de adotar a aparência ou o estilo visual de outra imagem. Os algoritmos do NST são caracterizados por seu uso de redes Neural Profundo em prol da transformação de imagem.