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Gluon框架提供了豐富的工具和功能來支持模型調試和改進。以下是一些主要功能:
數據可視化:Gluon框架提供了內置的可視化工具,可以幫助用戶查看模型訓練過程中的損失曲線、準確率曲線等信息,以及展示模型訓練過程中的權重分布、梯度分布等信息。
模型解釋性:Gluon框架支持解釋性機器學習,可以通過解釋性工具來解釋模型的預測結果,幫助用戶理解模型的決策過程。
模型調試:Gluon框架提供了豐富的調試工具,可以幫助用戶檢測模型中的錯誤和問題,如梯度爆炸、梯度消失等問題,并提供了相應的解決方案。
模型評估:Gluon框架提供了多種評估指標和工具,可以幫助用戶評估模型的性能,如準確率、精確率、召回率等指標。
通過以上功能和工具,Gluon框架可以幫助用戶更好地調試和改進模型,提高模型的性能和泛化能力。
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