Proglib.academy | IT-курсы

🤔 Как понять, что нейросеть переобучилась — без доступа к данным

С помощью weightwatcher — open-source библиотеки на Python — можно проанализировать обученные модели глубокого обучения и выявить:
🎌 переобучение
🎌 переусложнённые слои
🎌 другие потенциальные проблемы

И всё это без тренировочных или тестовых данных — анализ идёт напрямую по весам модели.

✅ Полезный инструмент для аудита, особенно если доступ к данным ограничен.

Пример использования weightwatcher для анализа модели:

import weightwatcher as ww
import torchvision.models as models

# Загружаем предобученную модель
model = models.vgg19_bn(pretrained=True)

# Запускаем анализ
watcher = ww.WeightWatcher(model=model)
details = watcher.analyze()

# Получаем краткое резюме
summary = watcher.get_summary(details)

🔗 Ссылка на репозиторий: https://clc.to/ih8VVw

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍1

www.tgoop.com/proglib_academy/3241

145 viewsOct 8 at 07:04

🤔 Как понять, что нейросеть переобучилась — без доступа к данным

С помощью weightwatcher — open-source библиотеки на Python — можно проанализировать обученные модели глубокого обучения и выявить:
🎌 переобучение
🎌 переусложнённые слои
🎌 другие потенциальные проблемы

И всё это без тренировочных или тестовых данных — анализ идёт напрямую по весам модели.

✅ Полезный инструмент для аудита, особенно если доступ к данным ограничен.

Пример использования weightwatcher для анализа модели:

import weightwatcher as ww
import torchvision.models as models

# Загружаем предобученную модель
model = models.vgg19_bn(pretrained=True)

# Запускаем анализ
watcher = ww.WeightWatcher(model=model)
details = watcher.analyze()

# Получаем краткое резюме
summary = watcher.get_summary(details)