简单神经网络的训练过程可视化

主要参看http://playground.tensorflow.org/网站的模式,做一个二分类器学习,样本如下:


简单神经网络的训练过程可视化

分类样本分布

图例说明:

  1. 输入统一为x和y坐标值;
  2. 输出为所属分类,使用颜色表示;
  3. 激活函数标注在黑色线上;
  4. 彩色的线代表wx+b中的w值,红色为正值,绿色为负值,越透明说明绝对值越小,也可以说对目标的影响也越小;
  5. 右上描边的颜色代表wx+b中的b值,颜色意义同上;
  6. 目标最好的就是中间一个圆形大饼;
  7. 一下均为动图,展现训练过程中各个层各个节点的数值变化,以及中间结果的学习过程,一定程度上可以帮助理解机器学习的原理;
简单神经网络的训练过程可视化


简单神经网络的训练过程可视化


简单神经网络的训练过程可视化


简单神经网络的训练过程可视化


简单神经网络的训练过程可视化


简单神经网络的训练过程可视化


简单神经网络的训练过程可视化


简单神经网络的训练过程可视化


简单神经网络的训练过程可视化

附上谷歌原网站的截图


简单神经网络的训练过程可视化


这里只是做一个尝试,把参数的学习过程可视化,局限性比较高,如果要做通用的程序,还需要兼容复杂的网络结构,毕竟简单的网络好做一些,就只包含权重,偏移和激活函数,拓扑结构就是平铺直述。

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