عیب یابی و بهبود عملکرد شبکه عصبی

سرفصل ها و درس ها

بررسی اجمالی دوره Course Overview

• بررسی اجمالی دوره Course Overview

ابزارهای تشخیصی: TensorBoard، تجسم مدل، و موارد دیگر Diagnostic Tools: TensorBoard, Model Visualizations, and More

• ابزارهای تشخیصی TensorBoard Diagnostic Tools TensorBoard

• TensorBoard برای تجسم مدل ها TensorBoard for Visualizing Models

• تجسم معماری شبکه های عصبی Visualizing Neural Network Architectures

• نسخه ی نمایشی: TensorBoard Demo: TensorBoard

• بازرسی وزنه های مدل Inspecting Model Weights

• ابزارهای تشخیصی برای شناسایی تنگناها Diagnostic Tools for Identifying Bottlenecks

• ملاحظات اخلاقی Ethical Considerations

شناسایی مسائل رایج: بیش از حد، تناسب اندک، و یادگیری راکد Identifying Common Issues: Overfitting, Underfitting, and Stagnant Learning

• مسائل رایج در عملکرد شبکه عصبی Common Issues in Neural Network Performance

• تاثیرات بیش از حد و کم تناسب Impacts of Overfitting and Underfitting

• پلاتوهای آموزشی و آموزشی راکد Stagnant Learning and Training Plateaus

• عوامل موثر در بیش از حد برازش Factors Contributing to Overfitting

• نسخه ی نمایشی: بیش از حد برازش Demo: Overfitting

• کاهش دهنده، بیش از حد، عدم تناسب، و SL Mitigating, Overfitting, Underfitting, and SL

• سناریوهای دنیای واقعی Real-world Scenarios

بهبود ثبات آموزش: زمان‌بندی میزان یادگیری و توقف زودهنگام Improving Training Stability: Learning Rate Scheduling and Early Stopping

• افزایش ثبات تمرین Enhancing Training Stability

• میزان یادگیری و تاثیر آن Learning Rate and Its Impact

• زمان بندی میزان یادگیری Learning Rate Scheduling

• توقف زودهنگام برای پیشگیری Early Stopping to Prevent

• نسخه ی نمایشی: زمان بندی میزان یادگیری و توقف زودهنگام Demo: Learning Rate Scheduling and Early Stopping

• نرخ یادگیری پویا Dynamic Learning Rate

• معاوضه ها و بهترین شیوه ها Trade Offs and Best Practices

تفسیرپذیری مدل: درک تصمیم گیری در شبکه های عصبی Model Interpretability: Understanding Decision Making in Neural Networks

• تفسیرپذیری مدل در شبکه های عصبی Model Interpretability in Neural Networks

• ارتباط تفسیرپذیری مدل Model Interpretability Relevance

• تکنیک های تفسیر Techniques for Interpreting

• هوش مصنوعی شفاف و قابل توضیح Transparent and Explainable AI

• نسخه ی نمایشی: اهمیت ویژگی Demo: Feature Importance

• مطالعات موردی که قابلیت تفسیر مدل را به نمایش می گذارد Case Studies Showcasing Model Interpretability

• ملاحظات اخلاقی Ethical Considerations

حلقه‌های بازخورد: یادگیری و تطبیق مداوم مدل‌ها در تولید Feedback Loops: Continuously Learning and Adapting Models in Production

• حلقه های بازخورد Feedback Loops

• یادگیری مستمر Continuous Learning

• جمع آوری داده های بازخورد Collecting Feedback Data

• بازآموزی مدل تنظیم دقیق Model Retraining Fine-tuning

• نسخه ی نمایشی: کد الگو برای یادگیری مستمر Demo: Template Code for Continuous Learning

• موارد استفاده در دنیای واقعی Real-world Use Cases

• چالش های پیاده سازی Challenges in Implementing