....................................... ACTIVIS integrerar flera samordnade synpunkter för att stödja prospektering av komplexa djupa neurala nätverksmodeller, både på instans- och undergruppsnivå. 1. Vad är det för fel på dig? Vår användare Susan börjar utforska modellen arkitektur, genom sin beräkning graf översikt (vid A). Att välja en datanod (i gult) visar dess neuronaktiveringar (vid B). 2. Utgångspunkten är följande: Neuronaktiveringsmatrisen visar aktiveringarna för instanser och delmängder; den projicerade vyn visar 2-D-projiceringen av instansaktiveringer. 3. Vad är det som händer? Från instansvalspanelen (vid C) undersöker hon enskilda instanser och deras klassificeringsresultat. 4. Vad är det som händer? Att lägga till instanser i matrisvyn gör det möjligt att jämföra aktiveringsmönster mellan instanser, undergrupper och klasser, vilket avslöjar orsaker till felklassificering. Abstract-Medan djupt lärande modeller har uppnått toppmoderna noggrannheter för många förutsägelser uppgifter, är förståelse dessa modeller fortfarande en utmaning. Trots det senaste intresset för att utveckla visuella verktyg för att hjälpa användare att tolka djupt lärande modeller, komplexiteten och många olika modeller som används i industrin, och de storskaliga dataset som de använde, utgör unika designutmaningar som inte hanteras på ett tillfredsställande sätt av det befintliga arbetet. Genom deltagande designsessioner med över 15 forskare och ingenjörer på Facebook har vi utvecklat, distribuerat och iterativt förbättrat ACTIVIS, ett interaktivt visualiseringssystem för tolkning av storskaliga djupinlärningsmodeller och resultat. Genom att nära integrera flera samordnade vyer, såsom en beräkningskurva översikt över modellen arkitektur, och en neuron aktiveringsvy för mönster upptäckt och jämförelse, kan användare utforska komplexa djupa neurala nätverk modeller på både instans-och delmängd-nivå. ACTIVIS har satts in på Facebooks plattform för maskininlärning. Vi presenterar fallstudier med Facebookforskare och ingenjörer och användningsscenarier för hur ACTIVIS kan arbeta med olika modeller.
ActiVis Ref integrerar inbäddad vy med flera koordinater vyer för visuell modell prospektering.
ActiVis: Visual Exploration of Industry-Scale Deep Neural Network Models
{'venue': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'journal': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}