2016-04-05 5 views
5

私は、テンソルフローグラフ/ヒストグラムの生成方法を理解する方法を知りたいと思います。 このコードはhere. です。このグラフは理解しやすい精度とロスはわかりやすいです。テンソルフローテンソルボードのヒストグラムを理解するには?

Accuracy- Accuracy of current state of network for given train data. 
Higher is better 

Accuracy/Validation - Accuracy of current state of network for given Validation data which is 
not seen by network before. Higher is better 

Loss- Loss of network on train data. Lower is better. 
Loss/Valadation - Loss of network on test data. Lower is better. 
If loss increases it's a sign of over-fitting. 
Conv2d/L2-Loss - Loss of particular layer wrt train data. 

enter image description here

基本的にはどのようなグラフ意味し、どのように私は可能であれば私はそれを改善することができますどのような変更自分のネットワークを理解し、それを使用することができます。

どのようにヒストグラムを解釈しますか?

enter image description here

答えて

-1

tf.summary.histogramは、任意のサイズ及び形状テンソルをとり、幅およびカウントを有する多くのビンからなるヒストグラムデータ構造にそれを圧縮します。たとえば、数字[0.5、1.1、1.3、2.2、2.9、2.99]をビンに整理したいとします。我々は3つのビンを作ることができます:0から1までのすべてを含むビン(1つの要素、0.5を含む)、1-2ビン(1.1と1.3の2つの要素を含む)、* 2-3(3つの要素:2.2,2.9、および2.99を含む)。

詳細は以下のリンクに従ってください:

sunside answer

Tensorflow documentation