Abstract-deep inlärning har nyligen sett snabb utveckling och betydande uppmärksamhet på grund av sin toppmoderna prestanda på tidigare genomtänkta svåra problem. Men på grund av den inneboende komplexiteten och den icke-linjära strukturen hos djupa neurala nätverk, de underliggande beslutsprocesserna för varför dessa modeller uppnår så hög prestanda är utmanande och ibland mystifierande att tolka. Eftersom djupt lärande sprider sig över olika områden är det av största vikt att vi utrustar användare av djupt lärande med verktyg för att förstå när en modell fungerar korrekt, när den misslyckas och i slutändan hur den kan förbättra sin prestanda. Standardiserade verktyg för att bygga neurala nätverk har hjälpt demokratisera djupt lärande; visuella analyssystem har nu utvecklats för att stödja modell förklaring, tolkning, felsökning och förbättring. Vi presenterar en undersökning av rollen av visuell analys i djupinlärning forskning, notera sin korta men ändå effektfulla historia och sammanfatta state-of-the-art med hjälp av en människa-centrerad interrogativ ram, med fokus på de fem W: s och hur (Varför, Vem, Vad, Hur, När, När och Var), att grundligt sammanfatta djupinlärning visuell analys forskning. Vi avslutar med att lyfta fram forskningsinriktningar och öppna forskningsproblem. Denna undersökning hjälper nya forskare och praktiker inom både visuell analys och djupinlärning att snabbt lära sig viktiga aspekter av denna unga och snabbt växande forskning, vars påverkan spänner över ett brett spektrum av områden.
I litteraturen har många av de senaste verken fokuserat på visualisering av inlärningen av neurala nätverk REF.
Visual Analytics in Deep Learning: An Interrogative Survey for the Next Frontiers
{'venue': 'IEEE transactions on visualization and computer graphics', 'journal': 'IEEE transactions on visualization and computer graphics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}