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动态图中链路预测算法评估的新视角
通过对负采样的可能性进行分类，并引入新的可视化方法以研究预测性能和时间网络动态，我们验证了错误通常在不同数据段之间不均匀分布，并认为这些可视化工具可以成为评估不同层次的动态链接预测方法的强大指南。
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7 months ago
探索感兴趣的区域：利用深度学习对乳腺癌组织学图像分类进行可视化
本研究使用 VGG19 模型进行三种可视化方法操作，包括 Gradient、LRP Z 和 LRP Epsilon，与三种像素选择方法操作，包括 Bins、K-means 和 MeanShift，以对恶性和良性的组织学图像进行分类，并比较所
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a year ago
通过可视化理解泛化
本研究探讨神经网络的泛化能力及其背后的原因，通过可视化方法探寻损失景观的几何形状和高维度导致的最优化问题，旨在更加直观地解释泛化现象。
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5 years ago
NIPS
神经网络的损失函数可视化
本文通过可视化方法探讨神经网络损失函数的结构和损失景观对泛化的影响，提出了一种简单的 “滤波器归一化” 方法来可视化损失函数曲率并对损失函数进行有意义的比较。然后，利用各种可视化方法，探索网络结构如何影响损失景观，以及训练参数如何影响最小化
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7 years ago
卷积神经网络中学习特征可视化的分类和库
本文主要归纳了卷积神经网络的三大可视化方法及其实现，介绍了 FeatureVis 工具库对中间层特征的理解，以及分析网络的失败案例，并提供了术语为研究者提供了方便。
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8 years ago
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