如何理解張量流形張量板的直方圖？

Question

我想知道如何理解生成的張量流圖/直方圖。 這個代碼可以找到here. 這張圖很容易理解準確性和損失是直截了當的理解。

Accuracy- Accuracy of current state of network for given train data. 
Higher is better 

Accuracy/Validation - Accuracy of current state of network for given Validation data which is 
not seen by network before. Higher is better 

Loss- Loss of network on train data. Lower is better. 
Loss/Valadation - Loss of network on test data. Lower is better. 
If loss increases it's a sign of over-fitting. 
Conv2d/L2-Loss - Loss of particular layer wrt train data. 

基本上什麼圖表示，如何我可以用它來了解我的網絡，如果可能，什麼樣的變化，我可以做，以改善它。

如何解釋直方圖？

Answer 1

tf.summary.histogram接受一個任意的尺寸和形狀張量，並將其壓縮成由與寬度和計數許多倉的直方圖數據結構。例如，假設我們希望將數字[0.5,1.1,1.3,2.2,2.9,2.99]組織到分箱中。我們可以創建三個bin：一個bin，包含0到1之間的所有元素（它將包含一個元素，0.5），一個包含1-2的所有元素的bin（它將包含兩個元素1.1和1.3），* 2-3（它將包含三個元素：2.2,2.9和2.99）。

請按照下面的鏈接瞭解詳情：

sunside answer

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