Как визуализировать модели глубокого обучения

Визуализация моделей глубокого обучения секреты и методы

Модели глубокого обучения обычно являются крайне сложными. В то время как многие традиционные модели машинного обучения обходятся всего несколькими сотнями параметров, у моделей глубокого обучения их миллионы или миллиарды. Большой языковой моделью GPT-4, которую OpenAI выпустили весной 2023 года, слухи говорят, что она имеет почти 2 триллиона параметров. Само собой разумеется, что сложность взаимодействия между всеми этими параметрами слишком большая для понимания человеком.

Вот где на помощь приходят визуализации в машинном обучении. Графическое представление структур и потока данных внутри модели глубокого обучения облегчает понимание ее сложности и позволяет проникнуть в процесс принятия решений. С помощью правильного метода визуализации и системного подхода многие кажущиеся загадочными проблемы обучения и недостаточной производительности моделей глубокого обучения можно проследить до корневых причин. В этой статье мы рассмотрим широкий спектр визуализаций глубокого обучения и обсудим их применимость. По пути я поделюсь многими практическими примерами и указывать на библиотеки и глубокие учебники для отдельных методов.

Зачем нам визуализация моделей глубокого обучения?

Визуализация моделей глубокого обучения может помочь нам в нескольких различных целях:

• Интерпретация и объяснимость: Производительность моделей глубокого обучения порой потрясающа, даже для опытных специалистов по обработке данных и инженеров машинного обучения. Визуализации предоставляют возможность изучать структуру модели и выяснить, почему она успешно учится воспринимать связи, закодированные в обучающих данных.
• Отладка обучения моделей: Справедливо предполагать, что каждый, кто обучает модели глубокого обучения, сталкивался с ситуацией, когда модель не обучается или испытывает трудности с определенным набором образцов. Причины этого могут быть разными, от неправильного подключения компонентов модели до настройки оптимизаторов. Визуализации отлично подходят для отслеживания процесса обучения и диагностирования проблем.
• Оптимизация модели: Модели с меньшим количеством параметров обычно вычисляются быстрее и более эффективно использовуют ресурсы, при этом они более устойчивы и лучше обобщаются на невидимые образцы. Визуализации могут показать, какие части модели являются важными – и какие слои можно опустить, не вредя производительности модели.
• Понимание и обучение понятий: Глубокое обучение в основном основано на достаточно простых функциях активации и математических операциях, таких как умножение матриц. Многие старшеклассники знают все математические знания, необходимые для понимания внутренних вычислений модели глубокого обучения шаг за шагом. Но далеко не очевидно, как это приводит к моделям, которые кажется “понимают” изображения или могут свободно переводить между несколькими языками. Не является секретом для педагогов, что хорошие визуализации являются ключом для овладения сложными и абстрактными концепциями, такими как глубокое обучение. Интерактивные визуализации в частности оказались полезными для новичков в этой области.

В чем отличие визуализации глубокого обучения от традиционной визуализации машинного обучения?

На этом этапе вы можете задаться вопросом, в чем отличие визуализации моделей глубокого обучения от визуализации традиционных моделей машинного обучения. В конце концов, не являются ли модели глубокого обучения тесно связанными с их предшественниками?

• Важные статьи по компьютерному зрению за неделю с 06/11 по 12/11
• Этот AI (искусственный интеллект) новостной бюллетень – все, что вам нужно #73
• 7 шагов по запуску небольшой языковой модели на локальном CPU

Модели глубокого обучения характеризуются большим количеством параметров и слоистой структурой. Множество одинаковых нейронов организованы в слои, размещенные один над другим. Каждый нейрон описывается небольшим числом весов и функцией активации. В то время как функция активации обычно выбирается создателем модели (и является так называемым гиперпараметром), веса изучаются в процессе обучения. Эта довольно простая структура порождает беспрецедентную производительность на практически каждой известной задаче машинного обучения. С нашей человеческой точки зрения, цена, которую мы платим, заключается в том, что модели глубокого обучения гораздо больше по размеру, чем традиционные модели машинного обучения.

Также намного сложнее увидеть, как сложная сеть нейронов обрабатывает входные данные, чем понять, скажем, дерево принятия решений. Таким образом, основное внимание визуализации глубокого обучения направлено на выявление потока данных внутри модели и предоставление понимания того, на что одинаковые структурно слои учатся сосредотачиваться во время обучения.

Это не означает, что многие из техник визуализации машинного обучения, о которых я писал в своем последнем блог-посте, не применимы к моделям глубокого обучения. Например, матрицы путаницы и ROC-кривые полезны при работе с классификаторами глубокого обучения, так же, как и для более традиционных моделей классификации.

Кто должен использовать визуализацию глубокого обучения?

Краткий ответ на этот вопрос: все, кто работает с моделями глубокого обучения! В частности, следующие группы приходят на ум:

• Исследователи глубокого обучения: Многие техники визуализации впервые разрабатываются академическими исследователями с целью улучшения существующих алгоритмов глубокого обучения или понимания причин, почему определенная модель обладает определенной характеристикой.
• Ученые в области данных и инженеры машинного обучения: Создание и обучение моделей глубокого обучения – нелегкая задача. Визуализации помогают нам определить причину недостаточной производительности модели, ее трудностей в обучении или подозрительно хороших результатов. Таким образом, усвоение различных подходов к визуализации является неоценимым дополнением к инструментарию любого практика глубокого обучения. 
• Потребители моделей глубокого обучения: Визуализации оказываются полезными для людей с техническими навыками, использующих модели глубокого обучения через API или интегрированные компоненты на основе глубокого обучения в программные приложения. Например, ActiVis Facebook – это система визуальной аналитики, настраиваемая для внутренних инженеров, облегчающая исследование развернутых нейронных сетей.
• Образователи и студенты: Те, кто впервые сталкиваются с глубокими нейронными сетями, а также те, кто их обучает, часто испытывают трудности в понимании того, как модельный код, который они пишут, переводится в вычислительный граф, способный обрабатывать сложные входные данные, такие как изображения или речь. Визуализации позволяют легче понять, как все это взаимодействует и что модель узнала во время обучения.

Типы визуализации глубокого обучения

Существует много различных подходов к визуализации моделей глубокого обучения. Какой из них подходит для вас, зависит от ваших целей. Например, исследователи глубокого обучения часто проникают в тонкие архитектурные чертежи, чтобы выяснить вклад разных частей модели в ее производительность. Инженеры машинного обучения часто интересуются графиками оценочных показателей во время обучения, так как их целью является быстрейшая отправка модели с лучшей производительностью.

В этой статье мы рассмотрим следующие подходы:

• Визуализация архитектуры модели глубокого обучения: Графическое представление нейронной сети, в которой узлы представляют слои, а ребра представляют связи между нейронами.
• Тепловая карта активации: Визуализация активации слоев в глубокой нейронной сети, которая предоставляет понимание того, на какие элементы ввода модель чувствительна.
• Визуализация признаков: Тепловые карты, которые визуализируют, какие признаки или шаблоны модель глубокого обучения способна обнаружить в своем входе.
• Факторизация глубоких признаков: Расширенный метод для выявления высокоуровневых концепций, которые модель глубокого обучения узнала во время обучения.
• Графики динамики обучения: Визуализация метрик производительности модели на протяжении эпох обучения.
• Графики градиентов: Представление градиентов функции потерь на разных слоях внутри модели глубокого обучения. Ученые данных часто используют эти графики для обнаружения взрывных или исчезающих градиентов во время обучения модели.
• Потеря ландшафт: Трехмерное представление значения функции потерь в пространстве ввода модели глубокого обучения.
• Визуализация внимания: Тепловая карта и графическое представление внимания модели-трансформера, которое можно использовать, например, для проверки, на какие части входных данных модель сосредоточена.
• Визуализация вложений: Графическое представление вложений, основного строительного блока для многих приложений в области NLP и компьютерного зрения, в пространстве низкой размерности, чтобы раскрыть их отношения и семантическую схожесть.

Визуализация архитектуры модели глубокого обучения

Визуализация архитектуры модели глубокого обучения – ее нейронов, слоев и соединений между ними – может служить множеству целей:

1. Она показывает поток данных от входа к выходу, включая форму, которую они принимают при передаче между слоями.
2. Она дает четкое представление о количестве параметров в модели.
3. Вы можете увидеть, какие компоненты повторяются в модели и как они связаны.

Существуют разные способы визуализации архитектуры модели глубокого обучения:

1. Диаграммы модели показывают строительные блоки модели и их взаимосвязь.
2. Схемы стремятся предоставить представление о потоках данных и динамике модели.
3. Представления по слоям моделей глубокого обучения обычно гораздо сложнее и показывают активации и внутрислойные структуры.

Все эти визуализации не только удовлетворяют любопытство. Они помогают практикующим специалистам по глубокому обучению настраивать модели, выявлять проблемы и создавать более мощные алгоритмы на основе этого знания.

Вы можете найти утилиты для визуализации архитектуры модели для всех основных фреймворков глубокого обучения. Иногда они предоставляются в рамках основного пакета, в других случаях отдельные библиотеки предоставляются создателями фреймворков или членами сообщества.

Как визуализировать архитектуру модели PyTorch?

Если вы используете PyTorch, вы можете использовать PyTorchViz для создания визуализации архитектуры модели. Эта библиотека показывает отдельные компоненты модели и подсвечивает поток данных между ними.

Вот базовый код:

import torch
from torchviz import make_dot

# создание примера входных данных
x = torch.randn(1, 3, 256, 256)

# генерация прогнозов для примера данных
y = MyPyTorchModel()(x)

# генерация визуализации архитектуры модели
make_dot(y.mean(),
         params=dict(MyPyTorchModel().named_parameters()),
         show_attrs=True,
         show_saved=True).render("MyPyTorchModel_torchviz", format="png")


В прилагаемой к этой статье записной книжке Colab содержится полный пример визуализации архитектуры модели PyTorch.

PyTorchViz использует четыре цвета в графе архитектуры модели:

Синие узлы представляют тензоры или переменные в вычислительном графе. Это элементы данных, которые проходят через операции.
Серые узлы представляют функции или операции PyTorch, выполняемые над тензорами.
Зеленые узлы представляют градиенты или производные тензоров. Они показывают поток градиентов обратного распространения через вычислительный граф.
Оранжевые узлы представляют конечную функцию потерь или целевую функцию, оптимизируемую во время обучения.

Как визуализировать архитектуру модели Keras?
Для визуализации архитектуры модели глубокого обучения Keras можно использовать функцию утилиты plot_model, которая предоставляется в составе библиотеки:
from tensorflow.keras.utils import plot_model

plot_model(my_keras_model,

           to_file='keras_model_plot.png',

           show_shapes=True,

           show_layer_names=True)

В прилагаемой к этой статье записной книжке Colab представлен полный пример визуализации архитектуры модели Keras.

Вывод, созданный функцией plot_model, довольно прост для понимания: каждый прямоугольник представляет слой модели и показывает его название, тип, а также формы входных и выходных данных. Стрелки указывают направление потока данных между слоями.
Кстати, Keras также предоставляет функцию model_to_dot для создания графов, аналогичных предыдущему графу, созданному с помощью PyTorchViz выше.
Тепловые карты активации
Тепловые карты активации – это визуальные представления внутренней работы глубоких нейронных сетей. Они показывают, какие нейроны активируются по слоям, позволяя нам увидеть, как активации проходят через модель.
Тепловую карту активации можно сгенерировать для одного образца входа или для целой коллекции. В последнем случае мы обычно выбираем для изображения среднюю, медианную, минимальную или максимальную активацию. Это позволяет, например, определить области сети, которые редко вносят вклад в выход модели и могут быть удалены без влияния на ее производительность.
Давайте рассмотрим модель компьютерного зрения в качестве примера. Чтобы сгенерировать тепловую карту активации, мы будем подавать образец изображения в модель и записывать значение выхода каждой активационной функции в глубокой нейронной сети. Затем мы можем создать визуализацию тепловой карты для слоя в модели, раскрашивая его нейроны в соответствии с выходом активационной функции. Альтернативно, мы можем раскрасить пиксели входного образца в соответствии с активацией, которую они вызывают во внутреннем слое. Это сообщает нам, какие части входа достигают конкретного слоя.
Для типичных моделей глубокого обучения с множеством слоев и миллионами нейронов этот простой подход дает очень сложные и шумные визуализации. Поэтому исследователи глубокого обучения и специалисты по анализу данных разработали множество различных методов для упрощения тепловых карт активации.
Но цель остается прежней: мы хотим выяснить, какие части нашей модели вносят вклад в результат и каким образом.

Например, на приведенном выше примере тепловые карты активации выделяют области сканирования МРТ, которые внесли наибольший вклад в выходы сверточных нейронных сетей (CNN).
Предоставление таких визуализаций вместе с выходом модели помогает врачам принимать обоснованные решения. Вот как:

Обнаружение опухолей и выявление аномалий: Тепловые карты выделяют ключевые области на изображении, помогая в обнаружении опухолей и аномалий.
Оценка степени тяжести аномалий: Интенсивность тепловой карты напрямую коррелирует с тяжестью опухолей или аномалий. Большая и более яркая область на тепловой карте указывает на более серьезное состояние, позволяя быстро оценить проблему.
Выявление ошибок модели: Если активация модели высока для областей МРТ-сканирования, которые не имеют медицинского значения (например, крышка черепа или даже части вне мозга), это является явным признаком ошибки. Даже без глубоких знаний в области глубокого обучения, медицинские специалисты сразу поймут, что этот конкретный результат модели нельзя доверять.

Как создать тепловую карту визуализации для модели PyTorch?
Библиотека TorchCam предоставляет несколько методов для генерации тепловых карт активации для моделей PyTorch.
Для создания тепловой карты активации для модели PyTorch необходимо выполнить следующие шаги:

Инициализировать один из предоставленных методов TorchCam с нашей моделью.
Передать образец входа в модель и записать выход.
Применить инициализированный метод TorchCam.

from torchcam.methods import SmoothGradCAMpp

# инициализация метода Smooth Grad.CAM++
cam_extractor = SmoothGradCAMpp(my_pytorch_model)

# вычисление выхода модели для образца
out = model(sample_input_tensor.unsqueeze(0))

# генерация карты активации класса
cams = cam_extractor(out.squeeze(0).argmax().item(), out)


Сопутствующий документ Colab содержит полный пример тепловой карты активации TorchCam с использованием модели классификации изображений ResNet.
После вычисления тепловых карт активации мы можем построить их для каждого слоя в модели:
for name, cam in zip(cam_extractor.target_names, cams):
plt.imshow(cam.squeeze(0).numpy())
plt.axis('off')
plt.title(name)
plt.show()


В данном случае вывод не является слишком полезным для примера модели:

Мы можем значительно улучшить ценность графика, наложив на него исходное изображение. К счастью для нас, TorchCam предоставляет полезную функцию overlay_mask для этой цели:
from torchcam.utils import overlay_mask

for name, cam in zip(cam_extractor.target_names, cams):
result = overlay_mask(to_pil_image(img),
                to_pil_image(cam.squeeze(0), mode='F'),
                alpha=0.7)
plt.imshow(result)
plt.axis('off')
plt.title(name)
plt.show()



Как вы можете видеть на приведенном выше графике примера, тепловая карта активаций показывает области входного изображения, которые привели к наибольшей активации нейронов во внутреннем слое глубокой модели обучения. Это помогает инженерам и широкой аудитории понять, что происходит внутри модели.
Визуализация фичей
Визуализация фичей позволяет увидеть фичи, которые изучает глубокая нейронная сеть. Она особенно полезна в компьютерном зрении, где показывает, на какие абстрактные фичи во входном изображении реагирует нейронная сеть. Например, то, что нейрон в архитектуре CNN с высокой степенью ответственности реагирует на диагональные края или текстуры, такие как мех.
Это помогает нам понять, что модель ищет на изображениях. Основное отличие от тепловых карт активаций, рассмотренных в предыдущем разделе, заключается в том, что они показывают общую реакцию на области входного изображения, в то время как визуализация фичей углубляется и пытается раскрыть реакцию модели на абстрактные концепции.
С помощью визуализации фичей мы можем получить ценные понимания о конкретных фичах, которыми глубокие нейронные сети обрабатывают на разных слоях. Обычно слои, близкие к входу модели, реагируют на более простые фичи, такие как края, в то время как слои, ближе к выходу модели, детектируют более абстрактные концепции.
Такие понимания не только помогают понять внутреннюю работу модели, но также служат инструментарием для настройки и улучшения производительности модели. Анализируя фичи, которые активируются некорректно или несогласованно, мы можем уточнить процесс обучения или выявить проблемы с качеством данных. 
В моем блокноте Colab по этой статье вы можете найти полный пример кода для создания визуализации фичей для PyTorch CNN. Здесь мы сосредоточимся на обсуждении результата и того, что мы можем узнать из него.

Как вы можете видеть на приведенных выше графиках, сверточная нейронная сеть обнаруживает различные узоры или фичи на каждом слое. Если присмотреться к верхнему ряду, который соответствует первым четырем слоям модели, можно увидеть, что эти слои обнаруживают края на изображении. Например, во второй и четвертой панелях первого ряда можно увидеть, что модель идентифицирует нос и уши собаки.
Со временем, по мере прохождения активаций через модель, становится все сложнее определить, что модель обнаруживает. Однако, если мы более внимательно проанализируем, мы, скорее всего, обнаружим, что отдельные нейроны активируются, например, ушами или глазами собаки.
Глубокие факторизации признаков
Deep Feature Factorization (DFF) – это метод анализа признаков, которые изучил сверточной нейронной сетью. ДФФ определяет области в пространстве признаков сети, принадлежащие одному семантическому концепту. Назначая разные цвета этим областям, мы можем создать визуализацию, которая позволяет нам увидеть, насколько значимы признаки, определенные моделью.

Например, в приведенном выше примере мы видим, что модель базирует свое решение (что изображение показывает лабрадоров-ретриверов) на щенках, а не на окружающей траве. Регион носа может указывать на чау, но форма головы и ушей склоняет модель к “лабрадору-ретриверу”. Эта логика принятия решений имитирует подход, используемый человеком в задаче.
ДФФ доступен в PyTorch-gradcam, который идет вместе с подробным обучающим материалом по ДФФ, который также обсуждает, как интерпретировать результаты. Изображение выше основано на этом обучающем материале. Я упростил код и добавил некоторые дополнительные комментарии. Вы найдете мой рекомендуемый подход к глубокой факторизации признаков с использованием PyTorch-gradcam в тетрадке Colab.
Графики динамики обучения
Графики динамики обучения показывают, как модель учится. Прогресс обучения обычно оценивается по метрикам производительности, таким как потери и точность. Визуализируя эти метрики, ученые-данных и практики глубокого обучения могут получить важные идеи:

Прогресс обучения: Графики динамики обучения показывают, насколько быстро или медленно модель сходится. Быстрая сходимость может указывать на переобучение, в то время как непостоянные колебания могут указывать на проблемы, такие как неправильная инициализация или настройка скорости обучения.
Ранняя остановка: Построение графиков потерь помогает определить момент, с которого модель начинает переобучаться на обучающих данных. Уменьшение потерь обучения при росте потерь валидации является явным признаком переобучения. Момент, когда наступает переобучение, является оптимальным временем для прекращения обучения.



                                Посмотреть в приложении                            
                    Связанный пост                 

                Как улучшить производительность модели машинного обучения [Лучшие практики от бывшего исследователя Amazon AI]            
                    Читать далее                
Градиентные графики
Если графики показателей производительности недостаточны для понимания прогресса (или его отсутствия) обучения модели, полезно построить графики градиента функции потерь.
Во время обучения нейронной сети для корректировки весов используется техника, называемая обратное распространение, которая позволяет вычислить градиент функции потерь по отношению к весам и смещениям нашей сети. Градиент является многомерным вектором, который указывает направление наибольшего возрастания функции потерь. Таким образом, мы можем использовать эту информацию, чтобы сдвинуть наши веса и смещения в обратном направлении. Скорость обучения контролирует величину изменения весов и смещений.
Затухающие или взрывающиеся градиенты могут помешать глубоким нейронным сетям усваивать информацию. Построение среднего значения величины градиента для разных слоев может показать, затухают ли градиенты (приближаются к нулю) или взрываются (становятся чрезвычайно большими). Если градиент затухает, мы не знаем, в каком направлении сдвинуть веса и смещения, поэтому обучение останавливается. Взрывающийся градиент приводит к большим изменениям весов и смещений, часто выходящих за целевое значение и вызывающих быстрые колебания в функции потерь.
Инструменты для отслеживания и построения градиентов во время обучения, такие как neptune.ai, позволяют специалистам по обработке данных и инженерам по машинному обучению отслеживать и отображать градиенты.

                                Смотреть в приложении                            
Чтобы узнать больше о затухающих и взрывающихся градиентах и о том, как использовать градиентные графики для их обнаружения, рекомендую ознакомиться с подробной статьей Katherine Li по отладке, мониторингу и устранению проблем, связанных с градиентами.
                    Связанная статья                

                Понимание обрезки градиента (и как это может решить проблему взрывающихся градиентов)            
                    Узнать больше                
Ландшафты потерь
Мы можем не только построить графики величин градиента, но и визуализировать саму функцию потерь и ее градиенты. Эти визуализации часто называются “ландшафтами потерь”.
Изучение ландшафта потерь помогает специалистам по обработке данных и практикующим инженерам машинного обучения понять, как оптимизационный алгоритм перемещает веса и смещения модели в направлении минимума функции потерь.

В идеальном случае, подобно показанному на рисунке выше, ландшафт потерь очень гладкий. Градиент изменяется незначительно на всей поверхности. Глубокие нейронные сети часто имеют намного более сложный ландшафт потерь с пиками и ярлыками. Надежное сходство к минимуму функции потерь в таких случаях требует надежных оптимизаторов, таких как Adam.
Чтобы построить ландшафт потерь для модели PyTorch, вы можете использовать предоставленный авторами код из фундаментальной статьи по этой теме. Для первого впечатления рекомендуется ознакомиться с интерактивным Loss Landscape Visualizer, который использует эту библиотеку внутри. Также существует порт на TensorFlow того же кода.
Ландшафты потерь не только дают представление о том, как модели глубокого обучения учатся, но также могут быть красивыми на вид. Хавьер Идеами создал проект Loss Landscape с множеством художественных видео и интерактивных анимаций различных ландшафтов потерь.
Визуализация внимания
Знаменитые модели трансформера, которые революционизировали глубокое обучение в последние годы, основаны на механизмах внимания. Визуализация того, какие части входных данных привлекают внимание модели, дает нам важные представления:

Интерпретация самовнимания: Трансформеры используют механизмы самовнимания, чтобы взвешивать важность разных частей входной последовательности. Визуализация карт внимания помогает нам понять, на какие части модель сосредоточена.
Диагностика ошибок: Когда модель обращается к несущественным частям входной последовательности, это может привести к ошибкам предсказания. Визуализация позволяет выявить такие проблемы.
Изучение контекстуальной информации: Модели трансформера отлично улавливают контекстуальную информацию из входных последовательностей. Карты внимания показывают, как модель распределяет внимание между элементами входа, раскрывая, как контекст формируется и передается через слои.
Понимание работы трансформеров: Визуализация внимания и его потока через модель на разных этапах помогает нам понять, как трансформеры обрабатывают входные данные. Визуальное путешествие Якоба Гильденблата Exploring Explainability for Vision Transformers позволяет изучить модель Data-efficient Image Transformer (deit-tiny) от Facebook.


Визуализация эмбеддингов
Эмбеддинги – это высокоразмерные векторы, которые содержат семантическую информацию. В наши дни они обычно создаются моделями глубокого обучения. Визуализация эмбеддингов помогает понять этот сложный высокоразмерный набор данных.
Обычно эмбеддинги проецируются в двух- или трехмерное пространство и представляются точками. Стандартными методиками являются анализ главных компонент, t-SNE и UMAP. Я подробно рассмотрел последние два метода в разделе о визуализации кластерного анализа в моей статье о визуализации машинного обучения.
Поэтому неудивительно, что визуализация эмбеддингов позволяет выявлять закономерности, сходства и аномалии в данных, группируя эмбеддинги в кластеры. Например, если вы визуализируете эмбеддинги слов с помощью одного из вышеупомянутых методов, вы увидите, что семантически близкие слова окажутся близко друг к другу в проекционном пространстве.
TensorFlow embedding projector предоставляет всем возможность интерактивной визуализации известных эмбеддингов, таких как стандартные корпусы Word2vec.

Когда использовать ту или иную визуализацию глубокого обучения
Мы можем разделить жизненный цикл модели глубокого обучения на четыре различных фазы:


1                Предварительное обучение            
2                Во время обучения            
3                После обучения            
4                Вывод            

Каждая из этих фаз требует различных визуализаций.
Визуализация модели глубокого обучения на предварительном этапе
Во время раннего разработка модели поиск подходящей архитектуры модели является самой существенной задачей.
Визуализации архитектуры предоставляют информацию о том, как ваша модель обрабатывает информацию. Чтобы понять архитектуру вашей модели глубокого обучения, вы можете визуализировать слои, их связи и поток данных между ними.
Визуализация модели глубокого обучения во время обучения модели
 В фазе обучения понимание хода обучения является решающим фактором. В этом случае наиболее полезными визуализациями являются динамика обучения и графики градиента.
Если обучение не дает ожидаемых результатов, визуализации признаков или тщательное изучение ландшафта потерь модели может предоставить ценные идеи. Если вы обучаете модели на основе трансформатора, визуализация внимания или вложений может помочь вам двигаться в правильном направлении.
 Визуализация модели глубокого обучения после обучения модели
После полного обучения модели основной целью визуализации является предоставить информацию о том, как модель обрабатывает данные для получения выходных данных.
Тепловые карты активации показывают, какие части входных данных считаются наиболее важными моделью. Визуализации признаков раскрывают признаки, которые модель узнала в процессе обучения и помогают понять, какие шаблоны модель ищет во входных данных на разных уровнях. Факторизация глубоких признаков делает еще один шаг и визуализирует области входного пространства, связанные с одним и тем же концептом.
Если вы работаете с трансформаторами, визуализации внимания и вложений могут помочь вам проверить, что ваша модель фокусируется на наиболее важных элементах входных данных и улавливает семантически значимые концепции.
 Вывод
Мы рассмотрели множество способов визуализации моделей глубокого обучения. Мы начали с вопроса, почему нам вообще могут понадобиться визуализации, а затем рассмотрели несколько техник, часто сопровождаемых практическими примерами. Наконец, мы обсудили, на каком этапе жизненного цикла модели различные подходы к визуализации моделей глубокого обучения обещают наиболее ценные идеи.
Я надеюсь, что вам понравилась эта статья и у вас есть идеи, какие визуализации вы будете исследовать для своих текущих проектов по глубинному обучению. Примеры визуализации в моей тетради Colab могут служить отправной точкой. Пожалуйста, не стесняйтесь копировать и адаптировать их по своим потребностям!
Часто задаваемые вопросы


Визуализация моделей глубокого обучения – это подходы и техники, позволяющие представить сложные нейронные сети в более понятной форме с помощью графических изображений. Модели глубокого обучения состоят из множества слоев, описываемых миллионами параметров. Визуализации моделей преобразуют эту сложность в язык визуальных образов, понятный человеку.
Визуализация моделей глубокого обучения может быть такой простой, как построение графиков, чтобы понять, как меняется производительность модели со временем, или настолько сложной, как генерация трехмерных тепловых карт для понимания вклада разных слоев модели в ее выходные данные.


Один из распространенных подходов к визуализации архитектуры модели глубокого обучения – это графы, иллюстрирующие связи и поток данных между ее компонентами.

 Можно использовать библиотеку PyTorchViz для создания визуализаций архитектуры моделей PyTorch. Если вы используете TensorFlow или Keras, проверьте интегрированные  утилиты построения модели.



Существует много способов визуализации моделей глубокого обучения:




Визуализация архитектуры модели глубокого обучения раскрывает внутреннюю структуру модели и то, как данные передаются через нее.






Тепловые карты активации и визуализации признаков позволяют понять, на что “смотрит” модель глубокого обучения и как эта





                            
                            

                                ML Model Development