UN LABORATORIO INTERACTIVO DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
Descubre cómo ocurre el aprendizaje.
Comienza con tu escritura a mano. Sigue los números. Entrena una red neuronal real.
NO ENTRENADAPunto de control 0
02DENTRO DE LA RED
784 → 32 → 16 → 10
Punto de control 0 · congelado
Arrastra para orbitar·Mayús + arrastrar para desplazar·Desplaza / pellizca para hacer zoom
Preparando geometría volumétrica…
ESPACIO 3DLas neuronas ocultas ocupan ancho, altoy profundidad. El espaciado cambia la vista, nunca el modelo. La imagen de entrada permanece correctamente como un plano 2D.
Píxeles: 0 → 1Activación ReLUPuntuación de salida con signo
Selecciona una neurona para inspeccionar sus conexiones entrantes. Las 25,760 conexiones se utilizan en el cálculo.
03SIGUE UN EJEMPLO
COMIENZA CON UNA PREGUNTA
¿Puede ya leer tu escritura?
La red comienza con pesos aleatorios, sin conocimiento previo de dígitos. Dibuja un dígito o selecciona un ejemplo y luego sigue los números detrás de su predicción.
La inferencia solo lee los pesos. Únicamente una acción explícita de entrenamiento los modifica.
COMETE UN ERROR. CAMBIA UN PESO. PRUEBA DE NUEVO.
Aprender es un cambio medible.
0épocas completadas
0ejemplos procesados
0Actualizaciones de SGD
—pérdida media del último minilote
—precisión de validación
Pérdida de entropía cruzadaMenor es mejor
Precisión en ejemplos etiquetadosMayor es mejor
EntrenamientoValidación · cada punto evalúa la partición indicada completa en un punto de control fijo.
Inspeccionar cada punto del gráfico y su número de muestras
Cada fila evalúa el subconjunto indicado completo en un punto de control fijo. La pérdida es la media aritmética de esos ejemplos; la precisión es correctos / n. Cambiar la cantidad de datos de entrenamiento cambia el número de muestras de la curva de entrenamiento, que se muestra a continuación. La validación siempre utiliza el mismo conjunto reservado.
Pruebe un experimento: ¿pasos de aprendizaje más grandes aprenderán más rápido?
Restablezca, entrene con η = 0.07 e inspeccione la curva de validación. Restablezca al punto de control inicial idéntico y repita con η = 2.0. Compare los resultados medidos; la mejora no está garantizada. Para explorar la memorización, use menos ejemplos de entrenamiento y compare el rendimiento de entrenamiento con el de validación. Reserve la partición de prueba para su evaluación final.
¿Funciona con ejemplos con los que no se entrenó?
El punto de control inicial con semilla y el punto de control actual se evalúan exactamente en los mismos ejemplos. La inspección repetida de las pruebas puede influir en sus decisiones; use la validación mientras experimenta.
ANTES · PUNTO DE CONTROL INICIAL 0——
→
DESPUÉS · PUNTO DE CONTROL ACTUAL——
¿Dónde se confunde?
Filas = dígito real. Columnas = dígito predicho. Cada celda cuenta ejemplos. Seleccione una celda para inspeccionar sus ejemplos.
Ver los errores
No se ha inventado ni precargado ningún resultado de prueba. Evalúe la red actual para ver su rendimiento medido.
UCI Optical Digits · sin conexión
MNIST es opcional y requiere conexión a internet. Cambiar de conjunto de datos restablece el modelo y todas las mediciones.
El cómputo no es una simulación.
25.818 parámetros entrenables · inicialización aleatoria con semilla · capas ocultas ReLU · softmax / entropía cruzada estable · SGD por minilotes con gradiente medio.
Entrenamiento: JavaScript Float64 en un Web Worker (CPU). Renderizado: comprobando disponibilidad de WebGL nativo / 3D por software. Sin red oculta, sin pesos preentrenados.
Fuentes, atribución, preprocesamiento y limitaciones
En el número actual
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