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CNN 解释器：通过交互式可视化学习卷积神经网络
CNN Explainer 紧密集成了总结 CNN 结构的模型概述和按需，动态的可视化解释视图，帮助用户理解 CNN 的底层组件。通过跨抽象层次的平滑过渡，我们的工具使用户能够检查低级数学运算和高级模型结构之间的相互作用。
来源:La Biblia de la IA🔘 实验室页面：poloclub.github.io/cnn-explainer/
🔘 实验室页面摘要
摘要深度学习的巨大成功激励了许多从业者和学生学习这项激动人心的技术。然而，由于理解和应用深度学习的复杂性，初学者往往很难迈出第一步。我们推出了 CNN Explainer，这是一种交互式可视化工具，专为非专家设计，用于学习和检查卷积神经网络 (CNN)，这是一种基础的深度学习模型架构。我们的工具解决了新手在学习 CNN 时面临的关键挑战，这些挑战是我们通过对讲师的采访和对过去学生的调查确定的。CNN Explainer 紧密集成了总结 CNN 结构的模型概述和按需动态视觉解释视图，可帮助用户理解 CNN 的底层组件。通过跨抽象层次的平滑过渡，我们的工具使用户能够检查低级数学运算和高级模型结构之间的相互作用。一项定性用户研究表明，CNN Explainer 可帮助用户更轻松地理解 CNN 的内部工作原理，并且使用起来引人入胜且令人愉快。我们还从研究中获得了设计经验。CNN Explainer 使用现代网络技术开发，可在用户的网络浏览器中本地运行，无需安装或专门的硬件，从而扩大了公众对现代深度学习技术的教育途径。
作者
Zijie J. Wang、Robert Turko、Omar Shaikh、Haekyu Park、Nilaksh Das、Fred Hohman、Minsuk Kahng、Duen Horng Chau
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