{"id":30028,"date":"2019-10-31T21:33:18","date_gmt":"2019-10-31T18:33:18","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/rabotaem-s-nejrosetyami-chek-list-dlya-otladki\/"},"modified":"2019-10-31T21:33:18","modified_gmt":"2019-10-31T18:33:18","slug":"rabotaem-s-nejrosetyami-chek-list-dlya-otladki","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/da\/blog\/rabotaem-s-nejrosetyami-chek-list-dlya-otladki","title":{"rendered":"Vi arbejder med neurale netv\u00e6rk: tjekliste til fejlfindingsarbejde","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p><img decoding=\"async\" alt=\"Vi arbejder med neurale netv\u00e6rk: tjekliste til fejlfindingsarbejde\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/8ce45093bfe44092cb25d947c32bb0b5.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n <br \/>\nKoden til softwareprodukter til maskinl\u00e6ring kan ofte v\u00e6re kompleks og ret forvirrende. At opdage og l\u00f8se fejl i det er en ressourcekr\u00e6vende opgave. Selv de simpleste <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/cs.stanford.edu\/people\/eroberts\/courses\/soco\/projects\/neural-networks\/Architecture\/feedforward.html\">neurale netv\u00e6rk med direkte forbindelse<\/a><\/noindex> kr\u00e6ver en seri\u00f8s tilgang til netv\u00e6rksarkitektur, initialisering af v\u00e6gte og optimering af netv\u00e6rket. En lille fejl kan f\u00f8re til ubehagelige problemer.<\/p>\n<p>Denne artikel besk\u00e6ftiger sig med algoritmen til fejlfinding af dine neurale netv\u00e6rk.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<blockquote><p><b>Skillbox anbefaler:<\/b> Praktisk kursus <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillbox.ru\/python\/?utm_source=skillbox.media&amp;utm_medium=habr.com&amp;utm_campaign=PTNDEV&amp;utm_content=articles&amp;utm_term=neuronet\">Python-udvikler fra bunden<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p><b>Vi minder om:<\/b> <i>til alle l\u00e6sere af 'Habr' \u2014 rabat p\u00e5 10.000 rubler ved tilmelding til et hvilket som helst Skillbox-kursus med rabatkoden 'Habr'.<\/i><\/p><\/blockquote>\n<p><\/p>\n<h3>Algoritmen best\u00e5r af fem trin:<\/h3>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>simpel start;<\/li>\n<li>bekr\u00e6ftelse af tab;<\/li>\n<li>kontrol af mellemliggende resultater og forbindelser;<\/li>\n<li>diagnostik af parametre;<\/li>\n<li>overv\u00e5gning af arbejdet.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nHvis du finder noget mere interessant end andet, kan du straks g\u00e5 videre til de afsnit. <\/p>\n<h3>Simpel start<\/h3>\n<p>\nDet er sv\u00e6rere at debugge et neuralt netv\u00e6rk med kompleks arkitektur, regulering og l\u00e6ringshastighedsplanl\u00e6gger end et almindeligt. Vi er her lidt snedige, da dette punkt har en indirekte relation til fejlfinding, men det er stadig et vigtigt r\u00e5d.<\/p>\n<p>Simpel start indeb\u00e6rer at oprette en forenklet model og tr\u00e6ne den p\u00e5 et enkelt datas\u00e6t (punkt).<\/p>\n<p><b>F\u00f8rst opretter vi en forenklet model<\/b><\/p>\n<p>For en hurtig start laver vi et lille netv\u00e6rk med et enkelt skjult lag og kontrollerer, at alt fungerer korrekt. Derefter komplicerer vi gradvist modellen, mens vi kontrollerer hver ny aspekt af dens struktur (ekstra lag, parameter, osv.) og forts\u00e6tter.<\/p>\n<p><b>Vi tr\u00e6ner modellen p\u00e5 et enkelt datas\u00e6t (punkt)<\/b><\/p>\n<p>Som en hurtig kontrol af din projekts funktionalitet kan du bruge en eller to datapunkter til tr\u00e6ning for at bekr\u00e6fte, at systemet fungerer korrekt. Det neurale netv\u00e6rk skal vise 100% n\u00f8jagtighed i tr\u00e6ningen og valideringen. Hvis ikke, s\u00e5 er enten modellen for lille, eller der er allerede en fejl.<\/p>\n<p>Selv hvis alt ser godt ud, skal du forberede modellen til at gennemg\u00e5 en eller flere epoker, f\u00f8r du g\u00e5r videre.<\/p>\n<h3>Evaluering af tab<\/h3>\n<p>\nEvaluering af tab er den prim\u00e6re m\u00e5de at finjustere modelens ydeevne. Du skal sikre dig, at tabet stemmer overens med opgaven, og at tabfunktionerne vurderes p\u00e5 korrekt skala. Hvis du bruger mere end \u00e9n type tab, skal du sikre, at de alle er af samme r\u00e6kkef\u00f8lge og korrekt skalerede.<\/p>\n<p>Det er vigtigt at v\u00e6re opm\u00e6rksom p\u00e5 de indledende tab. Tjek, hvor t\u00e6t det faktiske resultat er p\u00e5 det forventede, hvis modellen startede med en tilf\u00e6ldig antagelse. I <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/cs231n.github.io\/neural-networks-3\/#baby\">arbejde af Andrei Karpathy foresl\u00e5s f\u00f8lgende<\/a><\/noindex>: \u00abS\u00f8rg for, at du f\u00e5r det resultat, der forventes, n\u00e5r du starter med et lille antal parametre. Det er bedst at tjekke datatab med det samme (med reguleringsgraden sat til nul). For eksempel, for CIFAR-10 med en Softmax-klassificerer forventer vi, at de indledende tab vil v\u00e6re 2.302, fordi den forventede diffuse sandsynlighed er 0,1 for hver klasse (da der er 10 klasser), og Softmax-tabet er den negative logaritmiske sandsynlighed for den korrekte klasse som -ln(0,1) = 2.302\u00bb.<\/p>\n<p>For the binary example, a similar calculation is simply performed for each of the classes. Here are the data: 20% 0's and 80% 1's. The expected initial loss will amount to -0.2ln(0.5) - 0.8ln(0.5) = 0.693147. If the result is greater than 1, this may indicate that the weights of the neural network are not properly balanced or the data is not normalized.<\/p>\n<h3>Vi tjekker mellemresultaterne og forbindelserne <\/h3>\n<p>\nFor at debugge neuronet er det n\u00f8dvendigt at forst\u00e5 dynamikken i processerne inden i netv\u00e6rket og rollen af de enkelte mellem-lag, da de er sammenkoblede. Her er typiske fejl, du kan st\u00f8de p\u00e5:<\/p>\n<ul>\n<li>forkerte udtryk for gradientopdateringer;<\/li>\n<li>v\u00e6gtopdateringer anvendes ikke;<\/li>\n<li>forsvindende eller eksploderende gradients (exploding gradients).<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nHvis gradientv\u00e6rdierne er nul, betyder det, at l\u00e6ringshastigheden i optimizeren er for lav, eller at du er blevet m\u00f8dt med et ukorrekt udtryk for gradientopdateringen.<\/p>\n<p>Derudover er det n\u00f8dvendigt at holde \u00f8je med v\u00e6rdierne af aktiveringsfunktioner, v\u00e6gte og opdateringer i hvert af lagene. For eksempel b\u00f8r opdateringsst\u00f8rrelsen af parametrene (v\u00e6gte og bias) <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/cs231n.github.io\/neural-networks-3\/#summary\">v\u00e6re 1-e3<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p>Der findes et f\u00e6nomen, der kaldes \u201cDying ReLU\u201d eller <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Vanishing_gradient_problem\">\u00abproblemet med forsvindende gradient\u00bb<\/a><\/noindex>, n\u00e5r ReLU-neuronerne vil returnere nul efter at have l\u00e6rt en stor negativ bias-v\u00e6rdi for deres v\u00e6gte. Disse neuroner aktiveres aldrig igen i nogen af dataene.<\/p>\n<p>Du kan bruge gradientkontrol til at identificere disse fejl ved at approximere gradienten ved hj\u00e6lp af en numerisk tilgang. Hvis den er t\u00e6t p\u00e5 de beregnede gradienter, er tilbagepropageringen blevet implementeret korrekt. For at oprette en gradientkontrol kan du se p\u00e5 disse fremragende ressourcer fra CS231. <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/cs231n.github.io\/neural-networks-3\/#gradcheck\">her<\/a><\/noindex> og <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/cs231n.github.io\/optimization-1\/#gradcompute\">her<\/a><\/noindex>, samt med <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=P6EtCVrvYPU\">lektionen<\/a><\/noindex> af Andrew Ng om dette emne.<\/p>\n<p><noindex>Faizan Sheikh<\/noindex> peger p\u00e5 tre hovedmetoder til visualisering af neurale netv\u00e6rk:<\/p>\n<ul>\n<li>Forh\u00e5ndsvisninger - enkle metoder, der viser os den generelle struktur af den tr\u00e6nede model. De inkluderer visning af former eller filtre fra enkelte lag i det neurale netv\u00e6rk og parametrene i hvert lag.<\/li>\n<li> Aktiveringsbaserede metoder. Her decodes vi aktiveringerne af enkelte neuroner eller grupper af neuroner for at forst\u00e5 deres funktioner.<\/li>\n<li> Gradientbaserede metoder. Disse metoder har en tendens til at manipulere med gradienterne, der dannes fra fremad- og bagudgang under modeltr\u00e6ning (inklusive betydningskort og aktiveringskort for klassen).<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nDer er flere nyttige v\u00e6rkt\u00f8jer til visualisering af aktiveringer og forbindelser fra enkelte lag, s\u00e5som <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/conx.readthedocs.io\/en\/latest\/Getting%20Started%20with%20conx.html#What-is-ConX?\">ConX<\/a><\/noindex> og <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.tensorflow.org\/guide\/tensorboard_histograms\">TensorBoard<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Vi arbejder med neurale netv\u00e6rk: tjekliste til fejlfindingsarbejde\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/56e7e88983d6772ef482bc8396dd52a2.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n <\/p>\n<h3>Parameterdiagnostik<\/h3>\n<p>\nNeurale netv\u00e6rk har mange parametre, der interagerer med hinanden, hvilket komplicerer optimeringen. Egentlig er dette afsnit genstand for aktiv forskning af specialister, s\u00e5 de forslag nedenfor b\u00f8r betragtes som r\u00e5d, udgangspunkter at basere sig p\u00e5.<\/p>\n<p><b>Batch st\u00f8rrelse<\/b> (batch size) - det er n\u00f8dvendigt at have en batch st\u00f8rrelse, der er stor nok til at opn\u00e5 pr\u00e6cise vurderinger af fejlgradienten, men tilstr\u00e6kkelig lille, s\u00e5 stochastisk gradient descent (SGD) kan sortere dit netv\u00e6rk. Sm\u00e5 batch st\u00f8rrelser vil f\u00f8re til hurtig konvergens p\u00e5 grund af st\u00f8j i l\u00e6ringsprocessen og i fremtiden - vanskeligheder med optimering. Dette er beskrevet n\u00e6rmere <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1609.04836\">her<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p><b>L\u00e6ringshastighed<\/b> - for lav vil f\u00f8re til langsom konvergens eller risiko for at sidde fast i lokale minima. Samtidig vil en h\u00f8j l\u00e6ringshastighed for\u00e5rsage divergence i optimeringen, da du risikerer at \"springe\" over en dyb, men smal del af tabsfunktionen. Pr\u00f8v at bruge l\u00e6ringsplanl\u00e6gning for at reducere den under tr\u00e6ningen af det neurale netv\u00e6rk. I kursus CS231n. <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/cs231n.github.io\/neural-networks-3\/\">der er en stor sektion, der er dedikeret til dette problem<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p><b>Gradient clipping<\/b>\u200a \u2014 besk\u00e6ring af gradienter af parametre under backpropagation til maksimal v\u00e6rdi eller gr\u00e6nsev\u00e6rdinorm. Nyttigt til at l\u00f8se problemer med eventuelle eksploderende gradienter, som du kan st\u00f8de p\u00e5 i punkt tre.<\/p>\n<p><b>Batch normalisering<\/b> \u2014 bruges til at normalisere inputdataene for hver lag, hvilket l\u00f8ser problemet med intern covariate shift. Hvis du bruger Dropout og Batch Normal sammen, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/pitfalls-of-batch-norm-in-tensorflow-and-sanity-checks-for-training-networks-e86c207548c8\">kan du l\u00e6se denne artikel<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p><b>Stokastisk gradientnedstigning (SGD)<\/b> \u2014 der findes flere varianter af SGD, der bruger momentum, adaptive l\u00e6ringshastigheder og Nesterovs metode. Ingen af dem har dog en klar fordel i hverken tr\u00e6ningseffektivitet eller generalisering (<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/ruder.io\/optimizing-gradient-descent\/\">n\u00e6rmere oplysninger her<\/a><\/noindex>).<\/p>\n<p><b>Regulering<\/b> \u2014 er afg\u00f8rende for at bygge en generaliserbar model, da det tilf\u00f8jer en straf for modelkompleksitet eller ekstreme v\u00e6rdier af parametre. Det er en m\u00e5de at reducere modelens varians uden v\u00e6sentlig stigning i dens bias. Flere <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/cs231n.github.io\/neural-networks-3\/#ratio\">detailede oplysninger \u2014 her<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p>For at vurdere alt selv, skal du deaktivere regulering og kontrollere gradienten for datatab selv.<\/p>\n<p><b>Dropout <\/b>\u2014 endnu en metode til at regulere dit netv\u00e6rk for at forhindre overbelastning. Under tr\u00e6ning udf\u00f8res dropout kun ved at opretholde neuron's aktivitet med en given sandsynlighed p (hyperparameter) eller ved at s\u00e6tte den til nul i modsat tilf\u00e6lde. Som et resultat skal netv\u00e6rket bruge et andet subset af parametre for hver tr\u00e6ningsparti, hvilket reducerer variationer i bestemte parametre, der bliver dominerende.<\/p>\n<p>Vigtigt: hvis du bruger b\u00e5de dropout og batch normalisering, v\u00e6r opm\u00e6rksom p\u00e5 r\u00e6kkef\u00f8lgen af disse operationer eller endda deres samtidige brug. Dette er stadig under aktiv debat og supplerer hinanden. Her er to vigtige diskussioner om emnet <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/stackoverflow.com\/questions\/39691902\/ordering-of-batch-normalization-and-dropout\">p\u00e5 Stackoverflow<\/a><\/noindex> og <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1801.05134\">Arxiv<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<h3>Arbejdsstyring<\/h3>\n<p>\nDet handler om at dokumentere arbejdsprocesser og eksperimenter. Hvis man ikke dokumenterer noget, kan man glemme, for eksempel hvilken l\u00e6ringshastighed eller v\u00e6gt p\u00e5 klasser der anvendes. Takket v\u00e6re kontrol kan man nemt gennemse og reproducere tidligere eksperimenter. Dette g\u00f8r det muligt at reducere antallet af duplikerede eksperimenter.<\/p>\n<p>Sandt nok kan manuel dokumentation blive en udfordring, hvis m\u00e6ngden af arbejde er stor. Her kommer v\u00e6rkt\u00f8jer som Comet.ml til hj\u00e6lp, som automatisk logger datas\u00e6t, kode\u00e6ndringer, historien om eksperimenter og produktionsmodeller, inklusive n\u00f8gleoplysninger om din model (hyperparametre, modelpr\u00e6stationsm\u00e5linger og oplysninger om milj\u00f8et).<\/p>\n<p>Neurale netv\u00e6rk kan v\u00e6re meget f\u00f8lsomme overfor sm\u00e5 \u00e6ndringer, hvilket kan f\u00f8re til faldende modelpr\u00e6station. At overv\u00e5ge og dokumentere arbejdet er det f\u00f8rste skridt, man b\u00f8r tage for at standardisere milj\u00f8et og modellere.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Vi arbejder med neurale netv\u00e6rk: tjekliste til fejlfindingsarbejde\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/37b3e4ef97ea39a3d28ffca5c1dbf1e5.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n <br \/>\nJeg h\u00e5ber, at dette indl\u00e6g kan blive et udgangspunkt, hvorfra du kan begynde at fejlfinde dit neurale netv\u00e6rk.<\/p>\n<blockquote><p><b>Skillbox anbefaler:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li>To\u00e5rigt praktisk kursus <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/iamwebdev.skillbox.ru\/?utm_source=skillbox.media&amp;utm_medium=habr.com&amp;utm_campaign=WEBDEVPRO&amp;utm_content=articles&amp;utm_term=neuronet\">\u00abJeg er webudvikler PRO\u00bb<\/a><\/noindex>.<\/li>\n<li>Online kursus <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillbox.ru\/c-sharp\/?utm_source=skillbox.media&amp;utm_medium=habr.com&amp;utm_campaign=CSHDEV&amp;utm_content=articles&amp;utm_term=neuronet\">\u00abC#-udvikler fra bunden\u00bb<\/a><\/noindex>.<\/li>\n<li>Praktisk \u00e5rs kursus <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillbox.ru\/php\/?utm_source=skillbox.media&amp;utm_medium=habr.com&amp;utm_campaign=PHPDEV&amp;utm_content=articles&amp;utm_term=neuronet\">\"PHP-udvikler fra 0 til PRO\"<\/a><\/noindex>.\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/blockquote>\n<p>Kilde: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillbox\/blog\/444684\/\">habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u041a\u043e\u0434 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0431\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u043c \u0438 \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0442\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c. \u041e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043b\u0438\u043a\u0432\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u044f \u0431\u0430\u0433\u043e\u0432 \u0432 \u043d\u0435\u043c \u2014 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0435\u043c\u043a\u0430\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430. \u0414\u0430\u0436\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439\u0448\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u0441 \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0439 \u0441\u0432\u044f\u0437\u044c\u044e \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0442 \u0441\u0435\u0440\u044c\u0435\u0437\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0430 \u043a \u0441\u0435\u0442\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0435, \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432, \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u0435\u0442\u0438. \u041d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0430\u044f \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043a \u043f\u043e\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e \u043d\u0435\u043f\u0440\u0438\u044f\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c. \u042d\u0442\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043f\u043e\u0441\u0432\u044f\u0449\u0435\u043d\u0430 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0443 \u043e\u0442\u043b\u0430\u0434\u043a\u0438 \u0432\u0430\u0448\u0438\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439. Skillbox \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u0435\u0442: [&hellip;]<\/p>\n","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-30028","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t<!-- All in One SEO 5.0.3 - aioseo.com -->\n\t<meta name=\"description\" content=\"\u041a\u043e\u0434 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e.\" \/>\n\t<meta name=\"robots\" content=\"max-image-preview:large\" \/>\n\t<meta name=\"author\" content=\"Yuri Gagarin\"\/>\n\t<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/prohoster.info\/da\/blog\/rabotaem-s-nejrosetyami-chek-list-dlya-otladki\" \/>\n\t\t<meta name=\"generator\" content=\"All in One SEO (AIOSEO) 5.0.3\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:locale\" content=\"da_DK\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:site_name\" content=\"ProHoster | \u041a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0445\u043e\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0430\u0439\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0442 DDoS, VPS VDS \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u044b\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:title\" content=\"\ud83e\udd47\u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u043c \u0441 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044f\u043c\u0438: \u0447\u0435\u043a-\u043b\u0438\u0441\u0442 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u043b\u0430\u0434\u043a\u0438 | ProHoster\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:description\" content=\"\u041a\u043e\u0434 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e.\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/prohoster.info\/da\/blog\/rabotaem-s-nejrosetyami-chek-list-dlya-otladki\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:image:secure_url\" content=\"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"350\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"350\" \/>\n\t\t<meta property=\"article:published_time\" content=\"2019-10-31T18:33:18+00:00\" \/>\n\t\t<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2019-10-31T18:33:18+00:00\" \/>\n\t\t<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster\" \/>\n\t\t<meta property=\"article:author\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster\" \/>\n\t\t<!-- All in One SEO -->\n\n","aioseo_head_json":{"title":"\ud83e\udd47Vi arbejder med neurale netv\u00e6rk: tjekliste til fejlfinding | ProHoster","description":"Kode til softwareprodukter til maskinl\u00e6ring.","canonical_url":"https:\/\/prohoster.info\/da\/blog\/rabotaem-s-nejrosetyami-chek-list-dlya-otladki","robots":"max-image-preview:large","keywords":"","webmasterTools":{"miscellaneous":""},"schema":null,"og:locale":"da_DK","og:site_name":"ProHoster | \u041a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0445\u043e\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0430\u0439\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0442 DDoS, VPS VDS \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u044b","og:type":"article","og:title":"\ud83e\udd47\u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u043c \u0441 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044f\u043c\u0438: \u0447\u0435\u043a-\u043b\u0438\u0441\u0442 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u043b\u0430\u0434\u043a\u0438 | ProHoster","og:description":"\u041a\u043e\u0434 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e.","og:url":"https:\/\/prohoster.info\/da\/blog\/rabotaem-s-nejrosetyami-chek-list-dlya-otladki","og:image":"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg","og:image:secure_url":"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg","og:image:width":350,"og:image:height":350,"article:published_time":"2019-10-31T18:33:18+00:00","article:modified_time":"2019-10-31T18:33:18+00:00","article:publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster","article:author":"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster"},"aioseo_meta_data":{"post_id":"30028","title":null,"description":null,"keywords":null,"keyphrases":null,"primary_term":null,"canonical_url":null,"og_title":null,"og_description":null,"og_object_type":"default","og_image_type":"default","og_image_url":null,"og_image_width":null,"og_image_height":null,"og_image_custom_url":null,"og_image_custom_fields":null,"og_video":null,"og_custom_url":null,"og_article_section":null,"og_article_tags":null,"twitter_use_og":false,"twitter_card":"default","twitter_image_type":"default","twitter_image_url":null,"twitter_image_custom_url":null,"twitter_image_custom_fields":null,"twitter_title":null,"twitter_description":null,"schema":{"blockGraphs":[],"customGraphs":[],"default":{"data":{"Article":[],"Course":[],"Dataset":[],"FAQPage":[],"Movie":[],"Person":[],"Product":[],"ProductReview":[],"Car":[],"Recipe":[],"Service":[],"SoftwareApplication":[],"WebPage":[]},"graphName":"Article","isEnabled":true},"graphs":[]},"schema_type":null,"schema_type_options":null,"pillar_content":false,"robots_default":true,"robots_noindex":false,"robots_noarchive":false,"robots_nosnippet":false,"robots_nofollow":false,"robots_noimageindex":false,"robots_noodp":false,"robots_notranslate":false,"robots_max_snippet":null,"robots_max_videopreview":null,"robots_max_imagepreview":"large","priority":null,"frequency":null,"local_seo":null,"seo_analyzer_scan_date":"2026-01-20 23:28:27","breadcrumb_settings":null,"limit_modified_date":false,"reviewed_by":null,"ai":null,"created":"2021-03-01 03:43:15","updated":"2026-01-20 23:28:27","focus_keyword":null,"additional_keywords":null,"truseo_locale":null},"gt_translate_keys":[{"key":"link","format":"url"}],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/30028","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=30028"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/30028\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=30028"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=30028"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=30028"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}