Tensorflow tensorboard Histogramlar nasıl anlaşılır?

Question

Tensör akış grafiklerini/oluşturulan Histogramları nasıl anlayacağımı bilmek isterim. Bunun için bir kod bulunabilir here. Bu grafiğin anlaşılması kolay Doğruluk ve kayıp doğrudur.

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. 

Temelde grafik anlamına hangi ve nasıl benim ağ anlamak için kullanabilir ve eğer mümkünse değiştirir ne ben onu geliştirmek için ne yapabilirsiniz.

Histogramları nasıl yorumluyorum?

Answer 1

tf.summary.histogram gelişigüzel boyutlu alır ve tensör şeklinde olduğu ve genişlik ve sayısı ile çok sayıda depo oluşan bir histogramdır veri yapısı içine sıkıştırır. Örneğin, [0.5, 1.1, 1.3, 2.2, 2.9, 2.99] sayılarını kutulara ayırmak istediğimizi varsayalım. Üç kutu yapabiliriz: 0'dan 1'e kadar her şeyi içeren bir kutu (bir eleman, 0,5'i içerir), 1-2'den herşeyi içeren bir kutu (iki eleman içerir, 1.1 ve 1.3), * her şeyi içeren bir çöp kutusu 2-3 (üç elementi içerecektir: 2.2, 2.9 ve 2.99).

aşağıda takip ediniz Daha fazla ayrıntı için bağlantılar:

sunside answer

Tensorflow documentation