如何解决Tensorboard的直方图和分布如何有助于获得更好的结果?
我知道如何在Tensorboard的标量部分阅读精度和损耗的图表。 如果精度上升到接近1.0的较低数字,则是一个好兆头。 如果损失降低到0.0附近,这也是一个好兆头。 当我在每个图中找到不同的形状时,我应该重新考虑架构。
但是我仍然不知道Tensorboard的直方图和分布如何对您有所帮助。 请让我知道阅读方法。
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仅作为示例,我为Tensorboard拍摄了一些照片。 模型是Resnet50,数据集是mnist。权重是Imagenet。 分布和直方图是前两层。 我很高兴知道有关阅读方法的一般解释。
解决方法
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