如何提高深度学习模型的可解释性？极致的数据透出与多维可视化实战详解-低调大师

如何提高深度学习模型的可解释性？极致的数据透出与多维可视化实战详解

2019-02-19 662

小叽导读：深度网络对机器学习研究和应用领域产生了巨大的影响，与此同时却无法很清晰地解释神经网络的来龙去脉。迄今为止，深度学习不够透明，神经网络整体看来仍然是一个黑箱。因此，人们一直致力于更透彻地去理解其中复杂的过程，从而达到进一步优化的目的。由于人类对于世界的认知和感受主要来自于视觉，良好的可视化可以有效地帮助人们理解深度网络，并进行有效的优化和调节。

一. 背景

（图片引自 2018 AI predictions：8 insights to shape business strategy）

尽管业界对于图像和NLP领域，在可视化和可解释性等方向上已经取得了一些进展，但对于计算广告领域，目前还是空白，可以借鉴的平台或工具很少。而可视化的前提，是需要先对训练模型进行相关数据透出，从而进行可视化分析评估，最终使得神经网络从黑盒向白盒过渡，在

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Linux Ubuntu 18.04安装Kafka消息队列MQ中间件

Kafka是开源高并发百万级消息队列MQ中间件，在互联网、物联网IOT、大数据、电商、直播、游戏、导航领域广泛使用。作为工程师，学习Kafka非常重要，如果准备搭建Kafka消息队列服务器，需要先安装Java JDK环境。本文讲解最新的Kafka在Linux系统上的详细安装步骤。假设你已经安装了JDK1.8 版本，接下来要安装Zookeeper，因为Kafka集群依赖于Zookeeper的集群监控功能。互联网公司的服务器基本都是Linux系统，Kafka在Linux系统上运行的更流畅，辅助工具搭建配合更完美。推荐使用Centos或者Ubuntu系统。 1、下载Kafka 这里选择下载最新的版本， wget http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/kafka/2.1.0/kafka_2.12-

2019-02-20

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哥伦布在2019春节战役期间，由于接入的应用越来越多，对系统性能要求越来越高，提高系统的吞吐率，以及提升性能，是我们春节战役期间必须要做的事情。系统的性能优化不单单是对JVM的参数调优，也不是某一段代码的改造，而是一个系统的工程，往往会出现牵一发而动全身，简单的解决，很容易治标不治本从而掩盖问题的本质，而这些深藏的问题才是我们解决问题关键。本次的浮动内存发现就是一次扑朔迷离的查找过程，cpu利用率过高，常见的问题都是线程使用不当造成的。但从这个方向去解决，你会发现很难解决本次的cpu过高问题，甚至效果不明显，若是从整个系统的各个指标协同分析验证，才会找到解决的最佳方案。一、现象 1.高峰期报警服务一般的高峰期都是晚上的19点—22点左右，期间的访问QPS可达到日间的2倍左右，访问量过大，机房的机器报警就接踵而至: load1过高4

2019-02-20

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Oracle Database，又名Oracle RDBMS，或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统，系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。

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