HyperQuest

과다한

이 프로젝트는 CS231N의 Stanford University에서 Hyperquest를 모방합니다.

HyperQuest는 기계 학습 초보자가 올바른 하이퍼 파라미터를 선택하기위한 적절한 직관을 쉽게 얻기 위해 사용하는 웹 앱입니다. 적절한 초라모 미터를 갖지 않으면 모델이 분해되기 때문에 이것은 처음에는 매우 어려운 작업입니다.

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TODO

• 데이터를 생성합니다
• JavaScript가있는 웹 사이트를 구성하십시오
• 모든 JSON 파일을 온라인으로 전송합니다
• 모든 JavaScript를 하나의 파일로 병합하십시오
• JavaScript를 최소화하십시오
• 첫 번째 아름다운 버전을 Github 페이지로 푸시하십시오
• 웹에 PV/UV를 추가하십시오
• 더 밝은 색상을 사용하십시오
• 평평한 디자인을 시도하십시오
• wechat share <meta> 를 생성하십시오
• 트위터 공유 meta 생성합니다
• 웹에 더 많은 설명을 추가하십시오
• 다른 웹 페이지에 사용하기 쉬운 모델을 제공하십시오
• 404 페이지를 추가하십시오
• 새로운 모델을 생성하십시오

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귀하의 사이트에 과신을 포함시킵니다

1. 앵커 html 사용 :

    < div id = ' form ' > </ div >
   < a type =" button " href =" javascript: submitForm() " > Run </ a >
   < span id =" acc " > </ span >
   < p id =" gradient_canvas " > </ p >
   < div id =" loss_chart " style =" height: 300px; width: 100%; " > </ div >
   < div id =" train_and_vali_acc " style =" height: 300px; width: 100%; " > </ div >

2. HyperQuest JavaScript를 사용하십시오 (앵커 HTML 아래)

   1. 2 층 그물을 포함시킵니다

    < script type = "text/javascript" src = 'https://cdn.plot.ly/plotly-latest.min.js' > </ script >
   < script type = "text/javascript" src = 'https://bingcheng.openmc.cn/HyperQuest/html/2-layer-latest.js' > < / script >

   2. 신경 그물을 포함시킵니다

    < script type =" text/javascript " src =' https://cdn.plot.ly/plotly-latest.min.js ' > </ script >
   < script type =" text/javascript " src =' https://bingcheng.openmc.cn/HyperQuest/convhtml/conv-latest.js ' > </ script > 

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1. 두 층 순

여기에서 간단한 버전을 사용해보십시오.

2. Convle Neural Net

여기에서 Convolutional 버전을 사용해보십시오.

튜닝 매개 변수는 시간이 소요됩니까?

각 매개 변수의 사용법을 이해하지 못합니까?

곡선의 의미는 이해하기 어렵습니까?

Hyperquest는 당신을 전문가로 바꿀 수 있습니다!