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LossPlot：一种可视化损失景观的更好方式

机器学习 2021-12-01 v1 计算机视觉与模式识别人机交互

作者: Robert Bain , Mikhail Tokarev , Harsh Kothari , Rahul Damineni

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摘要

对深度神经网络损失景观的研究通常十分费力。本工作记录了我们以用户驱动的方式创建一个半自动化该过程平台的思路。LossPlot 接受 csv 形式的数据，并允许多个已训练的损失函数极小化器同步操作。其他特性包括简单而直观的复选框用户界面、汇总统计，以及控制裁剪的能力——这是其他方法所不具备的。

关键词

损失景观深度神经网络 LossPlot 可视化半自动化已训练极小化器

引用

@article{arxiv.2111.15133,
  title  = {LossPlot: A Better Way to Visualize Loss Landscapes},
  author = {Robert Bain and Mikhail Tokarev and Harsh Kothari and Rahul Damineni},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2111.15133},
  year   = {2021}
}

备注

5 pages; 2 large figures