大为震撼！神经网络参数实时可视化太太太漂亮了！

acheiai:
这整得跟星系一样，能分析出个啥，看着图一乐是吧

【回复】神经网络的参数现在确实还无法解释，本质上就是个黑盒
【回复】回复 @神楽此方 :就是个拟合方式而已，算力足够的话用其他稠密基函数也能做，神经网络的优点在于可以用GPU并行计算速度快
风雨终究是梦:
这里面能看出反向传播的过程么[星星眼]

【回复】这个看起来就是每个epoch把网络参数导出来，然后绘个好看的图。 反向传递实际在计算的时候是用链式法则，当前值*偏导，基于计算图一波出。如果想看反向传递过程估计得修改backward，在里面添加导出参数的代码。
【回复】看不出来，只是比较酷炫，看反向梯度得用gradcam
鬼刀一開:
本来就是高维的东西，你想用三维可视化？[doge]

【回复】回复 @Blue_S_Liu :表现出来是三维的，因为人的感官只能分辨三维的， 比如加上时间，你的大闹反应速度模拟不出来第四位的变量。再给你举个例子，你的程序模拟一百万次可能是一个十分钟的视频，但对于计算机来说只是一瞬间，他可以记录这个一百万次中间任何一次。但人类不行，因为对人来说视频是四维的。
【回复】回复 @凹嗚喵 :参数超过三个就是高维，understand？
【回复】回复 @Blue_S_Liu :你没有理解我要表达的核心思想，人只能理解XYZ三轴的空间变化，这是只有三个不同体系的变量的变化。如果升纬到第四纬开始，你无法在某一个时刻标注这个四维的静态形状。因为第四个变量你需要用随着时间的推移的一段变化才能表示四维的一瞬间。你要是能理解就理解了，不能理解我也没办法，我不是说我的一定对，你说的一定错，但有可能我表达的内容和你不是一个问题。