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靈境人工智能算法中臺 | 引領(lǐng)全智能流媒體與訓(xùn)練可視化

發(fā)布時間:2023-09-19 作者:慧安股份 來源:慧安股份

智能流媒體服務(wù)

       目前,許多AI算法平臺都是獨立運行的,無法與其他視頻管理平臺實現(xiàn)聯(lián)動。為了實現(xiàn)與視頻管理平臺的無縫銜接,我們在我們的“在線服務(wù)”中新增加了“流媒體模式”。當(dāng)用戶選擇流媒體模式時,平臺會自動檢測局域網(wǎng)內(nèi)的視頻管理平臺及其視頻設(shè)備樹。通過簡單的通道選擇,用戶即可對所選通道的視頻啟動實時AI分析。同時,系統(tǒng)也會將可能產(chǎn)生的警報及時顯示在AI平臺上。

訓(xùn)練可視化

       在模型訓(xùn)練的過程中,通過在日志中記錄隨epoch的損失函數(shù)走勢,訓(xùn)練者往往只能建立對當(dāng)前模型的基本認(rèn)知外,難以形成直觀的印象。我們提供訓(xùn)練可視化的功能,可以將訓(xùn)練過程中的數(shù)據(jù)、模型、性能指標(biāo)及超參數(shù)等內(nèi)容以圖形化的方式呈現(xiàn)出來,幫助用戶更好地理解和分析訓(xùn)練過程中的各個方面。訓(xùn)練可視化功能提供實時監(jiān)控和交互性,使用戶能夠更好地了解模型的性能、調(diào)試問題以及優(yōu)化訓(xùn)練過程。

模型結(jié)構(gòu)

標(biāo)量數(shù)據(jù)

展示損失函數(shù)結(jié)果隨訓(xùn)練輪次的變化曲線

統(tǒng)計分析

展示了網(wǎng)絡(luò)中權(quán)重分布隨訓(xùn)練輪次的變化趨勢

超參分析

展示訓(xùn)練過程中用到的batchsize、epoch、learning rate及最終的metric

異常檢測數(shù)據(jù)

可視化各網(wǎng)絡(luò)層的權(quán)重,偏置,梯度,輸出的異常情況。

 

 

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來源 | 研發(fā)中心

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