Convolutional Neural Networks (CNNs) werden in vielen Bereichen der Industrie eingesetzt. Das Training von neuronalen Netzen beansprucht viel Zeit und Computerressourcen. Zur Beschleunigung des Trainingsprozesses müssen Experten verstehen, welche Faktoren zu einer Verbesserung des CNNs führen. In diesem Zusammenhang untersucht diese Studie, inwieweit Visualisierungen beim Trainingsprozess eines CNNs unterstützen können. Im Rahmen der Studie werden drei Visualisierungssysteme zur Unterstützung des Trainingsprozesses vorgestellt. Diese Visualisierungssysteme werden in einer Analyse anhand von Kriterien verglichen. Abschließend diskutiert diese Arbeit die Ergebnisse der Analyse, indem mögliche Einsatzzwecke der einzelnen Visualisierungen herausgearbeitet werden.
Inhaltsverzeichnis
- EINFÜHRUNG
- GRUNDLEGENDE BEGRIFFE
- Aufbau eines CNNs.
- Begrifflichkeiten zum Trainingsprozess
- VERWANDTE ARBEITEN
- BESTEHENDE KONZEPTE
- InstanceFlow.
- DeepEyes.
- Deep Tracker
- VERGLEICHENDE ANALYSE
- Kriterien
- Analyse.
- Diskussion
- ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Studie befasst sich mit der Visualisierung des Trainingsprozesses von Convolutional Neural Networks (CNNs) und untersucht, wie Visualisierungen den Prozess effizienter und effektiver gestalten können. Sie analysiert aktuelle Ansätze zur Visualisierung und wertet deren potenziellen Nutzen für die Entwicklung und Optimierung von CNNs aus.
- Analyse bestehender Visualisierungssysteme für den Trainingsprozess von CNNs.
- Bewertung der Stärken und Schwächen dieser Visualisierungssysteme.
- Entwicklung eines Verständnisses für die Potenziale und Grenzen der Visualisierung im Trainingsprozess.
- Identifizierung von Anwendungsfällen und Möglichkeiten zur Verbesserung des Trainings mit Hilfe von Visualisierungen.
- Evaluierung der Wirksamkeit und Effizienz verschiedener Visualisierungskonzepte.
Zusammenfassung der Kapitel
- Einführung: Das Kapitel stellt das Thema der Visualisierung von CNN-Trainingsprozessen vor und beleuchtet die Bedeutung des Verständnisses des Trainings für Experten. Es werden die Herausforderungen und Forschungsfragen der Studie formuliert.
- Grundlegende Begriffe: Dieses Kapitel erläutert die grundlegenden Konzepte von Convolutional Neural Networks (CNNs), insbesondere den Aufbau eines CNNs und die wichtigsten Begrifflichkeiten im Zusammenhang mit dem Trainingsprozess.
- Verwandte Arbeiten: Das Kapitel bietet einen Überblick über relevante Forschung und Literatur im Bereich der Visualisierung von Machine Learning-Algorithmen und insbesondere des CNN-Trainings.
- Bestehende Konzepte: Das Kapitel stellt drei Visualisierungssysteme für den CNN-Trainingsprozess vor: InstanceFlow, DeepEyes und DeepTracker. Jedes System wird in seinen Funktionen und Möglichkeiten detailliert beschrieben.
- Vergleichende Analyse: Dieses Kapitel analysiert die drei Visualisierungssysteme anhand von definierten Kriterien und wertet deren Eignung für die Unterstützung des Trainingsprozesses aus. Die Ergebnisse der Analyse werden diskutiert und mögliche Anwendungsbereiche der einzelnen Visualisierungssysteme werden herausgearbeitet.
Schlüsselwörter
Convolutional Neural Networks (CNNs), Trainingsprozess, Visualisierung, Deep Learning, Feature-Visualisierung, InstanceFlow, DeepEyes, DeepTracker, Progressive Visual Analytics, Trainingsdynamik, Parameter, Klassifikationsergebnisse, numerische Gewichte, Bilddaten, Forschungsfragen, Analysekriterien, Methodologie.
Häufig gestellte Fragen
Warum ist die Visualisierung von CNN-Trainingsprozessen wichtig?
Das Training von CNNs ist zeit- und ressourcenintensiv. Visualisierungen helfen Experten zu verstehen, welche Faktoren die Leistung verbessern und wo Optimierungspotenziale liegen.
Welche Visualisierungssysteme werden in der Studie verglichen?
Die Studie analysiert und vergleicht drei Systeme: InstanceFlow, DeepEyes und DeepTracker.
Was sind Convolutional Neural Networks (CNNs)?
CNNs sind eine Klasse von tiefen neuronalen Netzen, die primär für die Analyse von Bilddaten und in der industriellen Mustererkennung eingesetzt werden.
Welche Kriterien werden für den Vergleich der Systeme herangezogen?
Die Systeme werden anhand ihrer Wirksamkeit, Effizienz, Unterstützung der Trainingsdynamik und der Darstellung von Klassifikationsergebnissen sowie numerischen Gewichten bewertet.
Was ist das Ziel der vergleichenden Analyse?
Ziel ist es, die Stärken und Schwächen der bestehenden Konzepte herauszuarbeiten und konkrete Einsatzzwecke für die Praxis zu identifizieren.
Was versteht man unter „Progressive Visual Analytics“?
Es beschreibt einen analytischen Prozess, bei dem Visualisierungen während des laufenden Trainings Zwischenergebnisse liefern, um den Fortschritt kontinuierlich zu überwachen.
- Quote paper
- Janik Tinz (Author), 2021, Visualisierung des Trainingsprozesses eines Convolutional Neural Networks, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1041175
