実際の動作を見る
ニューラルネットワーク図の例。
同じツールに4つの依頼。以下の図はすべて実際に生成されたものです。
入力する内容
224 × 224 × 3の画像入力、各32フィルターの並列3 × 3および5 × 5畳み込み分岐、64個の特徴マップへの結合、3クラスのsoftmax出力を持つ商品画像分類器のニューラルネットワーク図を作成してください。
次に試すsoftmax出力の前にドロップアウト層を追加してください。出力を10個の商品クラスに変更してください。
制御システムのブロック図 · Ogata / standard controls textbook convention · schematex-blockdiagram
生成された図
ニューラルネットワーク図とは。
ニューラルネットワーク図は、モデルの入力から学習済みの層を経て出力に至る主要な流れを示します。画像入力、畳み込み、隠れ層、LSTM、予測など、各段階に意味のあるラベルを付けることで、コードを読まずに構成を議論できます。
層単位の図を使って、モデルの範囲と処理順序を説明します。詳細な実装ドキュメントには、テンソル形状、活性化関数、学習データ、評価指標を加える場合がありますが、これらは基本的な構成図とは別の情報です。
- Standard
- Ogata / standard controls textbook convention
- Engine
- schematex-blockdiagram
- Editable
- Double-click text, drag nodes
- Export
- SVG · PNG · PDF
利用者
ニューラルネットワーク図を使う人。
データが進む順序に沿って、入力、変換、出力を示すモデルレビュー用の構成概要。
しきい値、レビューキュー、モニタリングを検討する前に、不正スコアリングモデルを共有するための図。
実際の信号と明確な予測または再構成を結び付ける、予測モデルや異常検知モデルの説明。
使い方
ニューラルネットワーク図を3ステップで作成する方法。
01
説明する
まずは1段落で十分です。
“224 × 224 × 3の画像入力、各32フィルターの並列3 × 3および5 × 5畳み込み分岐、64個の特徴マップへの結合、3クラスのsoftmax出力を持つ商品画像分類器のニューラルネットワーク図を作成してください。”
02
図を確認
最適なエンジンで描画します。
03
変更点を伝える
編集のたびにバージョンを保存します。
softmax出力の前にドロップアウト層を追加してください。
V2 · DRAWN FROM V1, NOTHING RETYPEDよくある質問
よくある質問
ニューラルネットワーク図とは何ですか？
ニューラルネットワークの入力、層、出力を視覚的にまとめたものです。モデルの構造と、データが内部を進む方向を説明します。
ニューラルネットワーク図には何を含めるべきですか？
入力データ、主な層の種類と必要に応じたサイズ、プーリングやドロップアウトなどの重要な処理段階、最後の予測または再構成を含めます。
ニューラルネットワーク図にCNNやLSTMを表示できますか？
はい。入力を処理する順序に沿って、畳み込み、プーリング、リカレント、全結合、エンコーダー・デコーダーの各段階にラベルを付けられます。
ニューラルネットワーク図はモデルコードと同じですか？
いいえ。図は読みやすいレベルで構成を説明するものです。正確な処理、パラメータ、学習、デプロイ時の動作はコードで定義します。
ニューラルネットワーク図を書き出せますか？
はい。モデルレビュー、プレゼンテーション、技術文書向けにSVG、PNG、PDFとして書き出せます。
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