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Visualizzazione e verifica delle reti neurali profonde

Visualizzare il comportamento della rete, spiegare le predizioni e verificare la solidità

Visualizzare le reti profonde durante e dopo l’addestramento. Monitorare i progressi dell'addestramento utilizzando i grafici integrati sulla precisione e sulla perdita della rete o specificando delle metriche personalizzate. Esaminare le reti addestrate utilizzando tecniche di visualizzazione e interpretabilità come Grad-CAM, sensibilità all'occlusione, LIME, deep dream e D-RISE.

È possibile utilizzare l'applicazione Deep Network Designer per costruire e visualizzare in modo interattivo le reti di Deep Learning. È quindi possibile generare codice per ricreare la costruzione della rete ed esportare le reti addestrate su Simulink®.

Utilizzare i metodi di verifica del Deep Learning per valutare le proprietà delle reti neurali profonde. Ad esempio, è possibile verificare le proprietà di solidità di una rete, calcolare i limiti di output della rete, trovare esempi avversari e rilevare i dati fuori distribuzione.

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