从摸索到工程：Tensorflow Playground 中的度量
机器学习
2021-01-14 v1
摘要
在本文中，我们呈现 Tensorflow Playground 的一个扩展，称为 Tensorflow Meter（简称 TFMeter）。TFMeter 是一个交互式神经网络架构工具，允许可视化创建不同的神经网络架构。除其前身 playground 外，我们的工具在构建、训练和测试网络时显示信息论度量。结果，每次更改至少导致一项度量发生变化，从而更好地建立关于不同架构能够学习什么的工程直觉。这些度量源自文献中的不同地方。在本演示中，我们描述了在线可用的网页应用 http://tfmeter.icsi.berkeley.edu/，并主张正如原始 Playground 旨在建立关于神经网络的直觉，我们的扩展使用户了解可用度量，我们希望这最终能改善该领域的实验设计与可复现性。
引用
@article{arxiv.2101.04141,
title = {From Tinkering to Engineering: Measurements in Tensorflow Playground},
author = {Henrik Hoeiness and Axel Harstad and Gerald Friedland},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.04141},
year = {2021}
}
备注
3 pages, 3 figures, ICPR 2020