深度卷积神经网络(CNNs)在特征识别相关任务中取得的效果,远比传统方法好。因此,CNNs常用于图像识别、语音识别等。但是,因为CNNs结构庞大,一般都会包含几十个神经层,每一层,又有数百至数千个神经元;同时,CNNs任意两层之间神经元的相互影响错综复杂。这两个主要的因素,导致CNNs难以理解、分析。为此,用户很难从失败或成功的例子中学习到如何设计一个好的卷积神经网络。因此,设计一个效果好的神经网络,往往需要依靠大量的尝试。
这篇文章提出了一个可视分析系统,CNNVis,支持机器学习专家更好的理解、分析、设计深度卷积神经网络。 继续阅读 »
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