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论文中绘制神经网络工具汇总

作为一名科研人员,也许你经常会在不同类型的论文中看到各种令人称赞的算法框图或者神经网络框图,作为一名AI从业者,你经常需要在你的论文、Poster或者Slide中添加一些神经网络框图,作为新手的我也经常遇到这个问题,但是一直并没有找到一个好的工具,很多大佬们都说利用PPT或者Visio等就能绘制成功,我的想法是这样的,尽管很多工具都能完成同样的一项工作,但是它们的效果和效率肯定是不一样的,你用Visio需要2个小时的一张图或者利用另外的一个工具仅仅需要花费20分钟,这可能就是所谓的区别,如果你感觉你的时间很多,浪费一点无所谓,请高手们绕过这篇博文。我花费了一点时间在网上找了很多有用的工具,在这里总结汇总一下,朋友们各取所好!

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ICLR 2019 | 如何理解深度神经网络的泛化性能?谷歌认为可以从「泛化鸿沟」入手

AI 科技评论按:深度神经网络(DNN)作为机器学习的基础,为图像识别、图像分割、机器翻译等诸多领域取得突破性进展做出了重大贡献,然而研究人员始终都无法完全理解支配 DDN 的基本原理。其中,泛化是预测和理解 DNN 在未见过样本上的性能的重要指标,而理解泛化的一个重要概念便是泛化鸿沟(generalization gap)。基于此,谷歌的这篇 ICLR 2019 论文提出使用跨网络层的标准化边际分布作为泛化鸿沟的预测因子,对边际分布与泛化之间的关系进行了实证研究,结果表明边际分布的一些基本统计量可以准确地预测泛化鸿沟。谷歌发表文章对该论文进行了介绍,AI 科技评论编译如下。

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ICLR 2019 | 如何理解深度神经网络的泛化性能?谷歌认为可以从「泛化鸿沟」入手

AI 科技评论按:深度神经网络(DNN)作为机器学习的基础,为图像识别、图像分割、机器翻译等诸多领域取得突破性进展做出了重大贡献,然而研究人员始终都无法完全理解支配 DDN 的基本原理。其中,泛化是预测和理解 DNN 在未见过样本上的性能的重要指标,而理解泛化的一个重要概念便是泛化鸿沟(generalization gap)。基于此,谷歌的这篇 ICLR 2019 论文提出使用跨网络层的标准化边际分布作为泛化鸿沟的预测因子,对边际分布与泛化之间的关系进行了实证研究,结果表明边际分布的一些基本统计量可以准确地预测泛化鸿沟。谷歌发表文章对该论文进行了介绍,AI 科技评论编译如下。

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