Detail práce
Neural Network Training Progress Visualization
Tato práce se zabývá studiem průběhu trénování modelu neuronové sítě. Cílem je zobrazit a zkoumat trénovací proces modelu neuronové sítě. Pro tyto účely jsem zvolila implementaci v jazyce Python. Implementace úspěšně replikuje vizualizaci průběhu trénování pommocí lineární interpolace, identifikaci robustních a ambient vrstev a zobrazení plochy, vytvořené účelovou funkcí okolo natrénovaného modelu. V této práci je navržena a představena metoda zobrazovaní průběhu trénování pomocí kvadratické interpolace parametrů. Výsledek práce je znázorněn grafy a diskuzí nad dopady změn parametrů modelu na jeho trénování.
Umělá inteligence, neuronové sítě, trénování neuronové sítě, Python, vizualizace trénování neuronové sítě.
Studentka nejprve prezentovala výsledky, kterých dosáhla v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Studentka následně odpověděla na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studentky na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm A.
- Limitations of the quadratic path approach
- Why Lagrange's interpolation polynomial is used over other quadratic interpolation techniques ?
- How this method can be extended ?
- Co přesně interpolujete? Proč si např. neuložíte více stavů sítě?
Hradiš Michal, Ing., Ph.D. (UPGM FIT VUT), člen
Kekely Lukáš, Ing., Ph.D. (UPSY FIT VUT), člen
Rogalewicz Adam, doc. Mgr., Ph.D. (UITS FIT VUT), člen
Veselý Vladimír, Ing., Ph.D. (UIFS FIT VUT), člen
@bachelorsthesis{FITBT23446,
author = "Silvie N\v{e}mcov\'{a}",
type = "Bakal\'{a}\v{r}sk\'{a} pr\'{a}ce",
title = "Neural Network Training Progress Visualization",
school = "Vysok\'{e} u\v{c}en\'{i} technick\'{e} v Brn\v{e}, Fakulta informa\v{c}n\'{i}ch technologi\'{i}",
year = 2021,
location = "Brno, CZ",
language = "english",
url = "https://www.fit.vut.cz/study/thesis/23446/"
}