keras-vis:用于keras的神经网络可视化工具包

时间:2024-02-23 22:45:12
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文件名称:keras-vis:用于keras的神经网络可视化工具包

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更新时间:2024-02-23 22:45:12

visualization machine-learning theano deep-learning tensorflow

Keras可视化工具包 keras-vis是用于可视化和调试已训练的keras神经网络模型的高级工具包。 当前支持的可视化包括: 激活最大化 显着图 类激活图 默认情况下,所有可视化都支持N维图像输入。 即,它推广到模型的N维图像输入。 该工具包通过干净,易于使用和可扩展的界面将上述所有问题归纳为能量最小化问题。 与theano和tensorflow后端兼容,具有“ channels_first”,“ channels_last”数据格式。 快速链接 阅读位于的文档。 日语版为 。 加入闲暇来提问/讨论。 我们正在中跟踪新功能/任务。 如果您愿意帮助我们并提交PR,将非常乐意。 入门 在图像反向传播问题中,目标是生成使某些损失函数最小化的输入图像。 设置图像反向传播问题很容易。 定义加权损失函数 在中定义了各种有用的损失函数。 可以通过实现来定义自定义损失函数。 from vis . losses import ActivationMaximization from vis . regularizers import TotalVariation , LPNorm fil


【文件预览】:
keras-vis-master
----MANIFEST.in(44B)
----.gitattributes(61B)
----ISSUE_TEMPLATE.md(678B)
----images()
--------opt_progress.gif(13.48MB)
--------attention_vis()
--------conv_vis()
--------dense_vis()
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--------vggnet()
--------resnet()
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----CONTRIBUTING.md(1KB)
----.travis.yml(2KB)
----pytest.ini(440B)
----vis()
--------callbacks.py(3KB)
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--------input_modifiers.py(4KB)
--------grad_modifiers.py(1KB)
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--------optimizer.py(8KB)
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----setup.py(805B)
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----resources()
--------imagenet_class_index.json(35KB)
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--------update_docs.py(1KB)
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--------mkdocs.yml(1KB)
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--------vis()
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--------self_driving()
----.gitignore(151B)

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