基于用户的深度学习可视化分类

深度学习在各种任务中取得了令人瞩目的成功,并且近年来发展迅速。理解深度学习模型已成为深度学习发展的问题,例如,在医学和金融等需要可解释模型的领域。虽然分析和解释复杂的深度神经网络具有挑战性,但可视化可以很好地在抽象数据和直观表示之间进行桥接。深度学习的可视化分析是一个快速发展的研究领域。为了帮助用户更好地理解这一领域,提出了一项包含基于用户分类法的小型调查,这涵盖了该领域最先进的作品。关于不同类型用户的要求,研究表明,通过4个可视化目标对方法和工具进行分类,分别侧重于深度学习概念的教学、架构评估、调试和改进模型的工具以及可视化解释。为了强调视觉解释对深度学习的重要性,并详细介绍了该研究领域的研究。