Обзор модели глубокого обучения

Доступно с лицензией Image Analyst.

Понимание моделей глубокого обучения очень важно для их использования при построении выводов. Просмотр модели дает вам представление о том, как она была обучена и как может работать. Во многих случаях у вас может быть несколько моделей для сравнения. Панель Обзор модели глубокого обучения позволяет вам просматривать модели глубокого обучения, которые были обучены и созданы. Чтобы открыть панель Обзор модели глубокого обучения, щелкните ниспадающее меню Инструменты глубокого обучения и выберите Обзор модели глубокого обучения .

На панели Обзор модели глубокого обучения отображается информация из файла определения модели Esri (*.emd) и содержимое папки ModelCharacteristic. Если эти файлы или папки не существуют, на панели отобразится сообщение об ошибке Недостаточно информации, доступной в: <имя папки>. В таблице ниже описано содержимое панели Обзор модели глубокого обучения.

Элемент	Описание
Модель	Используйте кнопку Обзор , чтобы найти модель, которую вы хотите просмотреть. Все модели, связанные с ним, будут добавлены в ниспадающий список Модель. Вы можете переключаться между моделями и удалять модели из ниспадающего списка.
Тип модели	Имя архитектуры модели.
Опорная	Имя предварительно настроенной нейросети, которая была использована в качестве архитектуры для обучения модели.
Скорость обучения	Скорость обучения, используемая при обучении нейронных сетей. Если значение не указано, оно будет рассчитано обучающим инструментом.
Потери при обучении и проверке	В этом разделе отображается график, который показывает потери при обучении и проверке в ходе обучения модели.
Анализ модели	Показатель или число, в зависимости от архитектуры модели. Например, модели пиксельной классификации будут отображать следующие показатели для каждого класса: точность, отклик и оценка f1. Модели обнаружения объектов будут отображать среднюю оценку точности.
Примеры результатов	Показаны примеры пар наземных привязок и прогнозов.
Подробные сведения об эпохе	Таблица, содержащая информацию для каждой эпохи, такую как потери при обучении, потери при проверке, время и другие показатели.