{"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\/no\/blog\/rabotaem-s-nejrosetyami-chek-list-dlya-otladki","title":{"rendered":"Vi arbeider med nevrale nettverk: sjekkliste for feils\u00f8king","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p><img decoding=\"async\" alt=\"Vi arbeider med nevrale nettverk: sjekkliste for feils\u00f8king\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/8ce45093bfe44092cb25d947c32bb0b5.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n <br \/>\nKoden for programvarer for maskinl\u00e6ring er ofte kompleks og ganske forvirrende. \u00c5 oppdage og fikse feil i den er en ressurskrevende oppgave. Selv de enkleste <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/cs.stanford.edu\/people\/eroberts\/courses\/soco\/projects\/neural-networks\/Architecture\/feedforward.html\">nevrale nettverk med direkte tilkobling<\/a><\/noindex> krever en seri\u00f8s tiln\u00e6rming til nettdesign, initialisering av vekter og optimalisering av nettverket. En liten feil kan f\u00f8re til ubehagelige problemer.<\/p>\n<p>Denne artikkelen er dedikert til algoritmen for feils\u00f8king av nevrale nettverk.<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-utvikler fra bunnen av<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p><b>Vi minner om:<\/b> <i>for alle lesere av \u00abHabr\u00bb \u2014 10 000 rubler rabatt ved p\u00e5melding til hvilket som helst Skillbox-kurs med kampanjekoden \u00abHabr\u00bb.<\/i><\/p><\/blockquote>\n<p><\/p>\n<h3>Algoritmen best\u00e5r av fem trinn:<\/h3>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>enkel start;<\/li>\n<li>bekreftelse av tap;<\/li>\n<li>sjekk av mellomresultater og tilkoblinger;<\/li>\n<li>diagnose av parametre;<\/li>\n<li>kontrollere ytelsen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nHvis noe virker mer interessant enn annet, kan du g\u00e5 direkte til disse delene. <\/p>\n<h3>Enkel start<\/h3>\n<p>\nDet er vanskeligere \u00e5 feils\u00f8ke et nevralt nettverk med kompleks arkitektur, regularisering og l\u00e6ringshastighetsplanlegger enn et vanlig nettverk. Her er vi litt smarte, siden dette punktet for feils\u00f8king har en indirekte tilknytning, men det er uansett en viktig anbefaling.<\/p>\n<p>Enkel start g\u00e5r ut p\u00e5 \u00e5 lage en forenklet modell og trene den p\u00e5 ett datasett (punkt).<\/p>\n<p><b>F\u00f8rst lager vi en forenklet modell<\/b><\/p>\n<p>For en rask start lager vi et lite nettverk med ett skjult lag og sjekker at alt fungerer korrekt. Deretter kompliserer vi modellen gradvis, sjekker hvert nytt aspekt av dens struktur (et ekstra lag, parameter osv.), og g\u00e5r videre.<\/p>\n<p><b>Trene modellen p\u00e5 ett datasett (punkt)<\/b><\/p>\n<p>Som en rask sjekk av funksjonaliteten i prosjektet ditt kan du bruke ett eller to datapunkter for \u00e5 bekrefte at systemet fungerer korrekt. Det nevral nettverket m\u00e5 vise 100 % n\u00f8yaktighet p\u00e5 trening og testing. Hvis ikke, s\u00e5 er modellen enten for liten, eller s\u00e5 har du allerede en feil.<\/p>\n<p>Selv om alt ser bra ut, forbered modellen p\u00e5 \u00e5 kj\u00f8re i en eller flere epoker f\u00f8r du g\u00e5r videre.<\/p>\n<h3>Evaluering av tap<\/h3>\n<p>\nTapsevaluering er den viktigste metoden for \u00e5 klargj\u00f8re modellens ytelse. Du m\u00e5 forsikre deg om at tapet stemmer overens med oppgaven, og at tapsfunksjonene vurderes p\u00e5 en korrekt skala. Hvis du bruker mer enn \u00e9n type tap, m\u00e5 du s\u00f8rge for at alle er av samme rekkef\u00f8lge og korrekt skalert.<\/p>\n<p>Det er viktig \u00e5 v\u00e6re oppmerksom p\u00e5 de innledende tapene. Sjekk hvor n\u00e6rt det faktiske resultatet er det forventede, hvis modellen startet med et tilfeldig antakelse. I <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/cs231n.github.io\/neural-networks-3\/#baby\">arbeidet til Andrei Karpaty foresl\u00e5s f\u00f8lgende<\/a><\/noindex>: \u00abS\u00f8rg for at du f\u00e5r resultatet forventet n\u00e5r du begynner \u00e5 jobbe med et lite antall parametre. Det er bedre \u00e5 sjekke datatapene med en regresjonsgrad satt til null med en gang. For eksempel, for CIFAR-10 med Softmax-klassifiserer forventer vi at de innledende tapene vil v\u00e6re 2.302, fordi den forventede diffuse sannsynligheten er 0,1 for hver klasse (siden det er 10 klasser), og Softmax-tapet er den negative logaritmiske sannsynligheten for den riktige klassen som -ln (0.1) = 2.302\u00bb.<\/p>\n<p>For the binary example, a similar calculation is performed for each of the classes. Here, for instance, are the data: 20% 0's and 80% 1's. The expected initial loss will be up to \u20130.2ln(0.5) \u2013 0.8ln(0.5) = 0.693147. If the result is greater than 1, it may indicate that the weights of the neural network are not properly balanced or the data is not normalized.<\/p>\n<h3>Vi sjekker mellomresultatene og forbindelsene <\/h3>\n<p>\nFor \u00e5 feils\u00f8ke det nevrale nettverket m\u00e5 man forst\u00e5 dynamikken i prosessene inne i nettverket og rollen til de ulike mellomlagene, siden de er sammenkoblede. Her er typiske feil du kan st\u00f8te p\u00e5:<\/p>\n<ul>\n<li>feil uttrykk for gradientoppdateringer;<\/li>\n<li>oppdateringer av vekt implementeres ikke;<\/li>\n<li>forsvinnende eller eksploderende gradienter (exploding gradients).<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nHvis gradientverdiene er null, betyr det at l\u00e6ringshastigheten i optimalisatoren er for lav, eller at du har st\u00f8tt p\u00e5 et feil uttrykk for gradientoppdatering.<\/p>\n<p>I tillegg er det n\u00f8dvendig \u00e5 overv\u00e5ke verdiene av aktiveringsfunksjonene, vektene og oppdateringene for hvert av lagene. For eksempel b\u00f8r st\u00f8rrelsen p\u00e5 oppdateringene av parametrene (vektene og skjevhetene) <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/cs231n.github.io\/neural-networks-3\/#summary\">v\u00e6re 1-e3<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p>Det finnes et fenomen som kalles 'Dying ReLU' eller <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Vanishing_gradient_problem\">\u00abproblemet med forsvinnende gradient\u00bb<\/a><\/noindex>, n\u00e5r ReLU-nevronene vil gi null etter \u00e5 ha l\u00e6rt en stor negativ verdi (bias) for vektene sine. Disse nevronene vil aldri aktiveres igjen i noe datastykke.<\/p>\n<p>Du kan bruke gradientkontroll for \u00e5 oppdage disse feilene ved \u00e5 tiln\u00e6rme gradienten ved hjelp av en numerisk tiln\u00e6rming. Hvis den er n\u00e6r de beregnede gradientene, er tilbakepropageringen implementert riktig. For \u00e5 lage en gradientkontroll, sjekk ut disse fantastiske ressursene 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 <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=P6EtCVrvYPU\">leksjonen<\/a><\/noindex> til Andrew Ng om dette emnet.<\/p>\n<p><noindex>Faizan Sheikh<\/noindex> angir tre hovedmetoder for visualisering av nevrale nettverk:<\/p>\n<ul>\n<li>Forel\u00f8pige \u2014 enkle metoder som viser oss den generelle strukturen til den trente modellen. De inkluderer utdata av former eller filtre fra individuelle lag av nevrale nettverk samt parametere fra hvert lag.<\/li>\n<li> Basert p\u00e5 aktivering. Her dekoder vi aktiveringene til individuelle nevroner eller grupper av nevroner for \u00e5 forst\u00e5 deres funksjoner.<\/li>\n<li> Basert p\u00e5 gradienter. Disse metodene har en tendens til \u00e5 manipulere gradientene som dannes fra fremover- og bakoverpasseringene under trening av modellen (inkludert betydningskart og klasseaktiveringskart).<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nDet finnes flere nyttige verkt\u00f8y for visualisering av aktiveringene og forbindelsene til individuelle lag, for eksempel, <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 arbeider med nevrale nettverk: sjekkliste for feils\u00f8king\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/56e7e88983d6772ef482bc8396dd52a2.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n <\/p>\n<h3>Parameterdiagnostikk<\/h3>\n<p>\nNevrale nettverk har mange parametere som interagerer med hverandre, noe som kompliserer optimaliseringen. Egentlig er dette avsnittet gjenstand for aktiv forskning fra eksperter, s\u00e5 forslagene nedenfor b\u00f8r betraktes som r\u00e5d, startpunkter \u00e5 utgangspunkt i.<\/p>\n<p><b>Batch-st\u00f8rrelse<\/b> (batch size) \u2014 det er viktig at batch-st\u00f8rrelsen er stor nok til \u00e5 gi n\u00f8yaktige estimater av feilkostnadsgradienten, men liten nok til at stokkastisk gradientdescent (SGD) kan ordne nettverket ditt. Sm\u00e5 batch-st\u00f8rrelser vil f\u00f8re til rask konvergens p\u00e5 grunn av st\u00f8y i treningsprosessen, og senere \u2014 til vanskeligheter med optimalisering. Dette er beskrevet n\u00e6rmere. <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1609.04836\">her<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p><b>L\u00e6ringshastighet<\/b> \u2014 for lav l\u00e6ringshastighet f\u00f8rer til treg konvergens eller risiko for \u00e5 sitte fast i lokale minimum. P\u00e5 den annen side vil en h\u00f8y l\u00e6ringshastighet f\u00f8re til divergens i optimaliseringen, ettersom du risikerer \u00e5 \u00abhenge\u00bb over en dyp, men smal del av tapfunksjonen. Pr\u00f8v \u00e5 bruke l\u00e6ringshastighetsplanlegging for \u00e5 redusere den under treningen av nevrale nettverket. I kurset CS231n. <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/cs231n.github.io\/neural-networks-3\/\">det er en stor seksjon som er viet til dette problemet<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p><b>Gradient clipping<\/b>\u200a\u2014 klipping av gradientene til parametrene under tilbakepropagering til maksimalt verdi eller grenseverdi. Nyttig for \u00e5 l\u00f8se problemer med eksploderende gradienter som du kan m\u00f8te i punkt tre.<\/p>\n<p><b>Batch normalisering<\/b> \u2014 brukes for \u00e5 normalisere inndataene til hvert lag, noe som l\u00f8ser problemet med indre kovariatskift. Hvis du bruker 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\">ta en titt p\u00e5 denne artikkelen<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p><b>Stokastisk gradientnedstigning (SGD)<\/b> \u2014 det finnes flere varianter av SGD som bruker momentum, adaptive l\u00e6ringsrater og Nesterov-metoden. Ingen av dem har en klar fordel n\u00e5r det gjelder l\u00e6ringseffektivitet eller generalisering (<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/ruder.io\/optimizing-gradient-descent\/\">detaljer her<\/a><\/noindex>).<\/p>\n<p><b>Regulering<\/b> \u2014 er avgj\u00f8rende for \u00e5 bygge en generaliserbar modell, da det legger til en straff for modellens kompleksitet eller ekstremverdier til parametrene. Dette er en m\u00e5te \u00e5 redusere modellens varians uten \u00e5 \u00f8ke dens skjevhet betydelig. Mer <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/cs231n.github.io\/neural-networks-3\/#ratio\">detaljert informasjon \u2014 her<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p>For \u00e5 vurdere alt selv, m\u00e5 du deaktivere regularisering og sjekke gradienten av tapet selv.<\/p>\n<p><b>Dropout <\/b>\u2014 en annen metode for \u00e5 ordne nettverket ditt for \u00e5 forhindre overbelastning. Under trening skjer dropout ved \u00e5 holde aktiviteten til en neuron med en viss sannsynlighet p (hyperparameter) eller sette den til null i motsatt tilfelle. Som et resultat m\u00e5 nettverket bruke et annet delsett av parametrene for hver treningsbatch, noe som reduserer endringene i bestemte parametere som blir dominerende.<\/p>\n<p>Viktig: hvis du bruker b\u00e5de dropout og batch normalisering, v\u00e6r forsiktig med rekkef\u00f8lgen p\u00e5 disse operasjonene eller til og med deres samtidige bruk. Alt dette er fortsatt aktivt diskutert og supplert. Her er to viktige diskusjoner 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>Kontroll av drift<\/h3>\n<p>\nDet handler om dokumentasjon av arbeidsprosesser og eksperimenter. Hvis man ikke dokumenterer noe, kan man for eksempel glemme hvilken l\u00e6ringshastighet eller hvilke klassenes vekter som brukes. Takket v\u00e6re kontroll kan man enkelt gjennomg\u00e5 og reprodusere tidligere eksperimenter. Dette bidrar til \u00e5 redusere antallet dupliserende eksperimenter.<\/p>\n<p>Imidlertid kan manuell dokumentasjon bli en utfordring n\u00e5r arbeidsmengden er stor. Her kommer verkt\u00f8y som Comet.ml til hjelp, som automatisk logger datasett, kodeendringer, eksperimenthistorikk og produksjonsmodeller, inkludert viktige opplysninger om modellen din (hyperparametere, modellens ytelsesm\u00e5linger og milj\u00f8detaljer).<\/p>\n<p>Nevronettverket kan v\u00e6re ganske f\u00f8lsomt for sm\u00e5 endringer, noe som kan f\u00f8re til ytelsestap. \u00c5 spore og dokumentere arbeidet er det f\u00f8rste skrittet man b\u00f8r ta for \u00e5 standardisere milj\u00f8et og modelleringen.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Vi arbeider med nevrale nettverk: sjekkliste for feils\u00f8king\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/37b3e4ef97ea39a3d28ffca5c1dbf1e5.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n <br \/>\nJeg h\u00e5per denne posten kan bli et utgangspunkt for at du begynner \u00e5 feils\u00f8ke nevronettverket ditt.<\/p>\n<blockquote><p><b>Skillbox anbefaler:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li>To\u00e5rig praktisk kurs <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 WEB-utvikler PRO\u00bb<\/a><\/noindex>.<\/li>\n<li>Nettkurs <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#-utvikler fra 0\u00bb<\/a><\/noindex>.<\/li>\n<li>Praktisk ett\u00e5rig kurs <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\">\u00abPHP-utvikler fra 0 til PRO\u00bb<\/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 5.0.5 - 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\/no\/blog\/rabotaem-s-nejrosetyami-chek-list-dlya-otladki\" \/>\n\t\t<meta name=\"generator\" content=\"All in One SEO (AIOSEO) 5.0.5\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:locale\" content=\"nn_NO\" \/>\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\/no\/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 jobber med nevrale nettverk: sjekkliste for feils\u00f8king | ProHoster","description":"Programvarekoden for maskinl\u00e6ring.","canonical_url":"https:\/\/prohoster.info\/no\/blog\/rabotaem-s-nejrosetyami-chek-list-dlya-otladki","robots":"max-image-preview:large","keywords":"","webmasterTools":{"miscellaneous":""},"schema":null,"og:locale":"nn_NO","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\/no\/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\/no\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/30028","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/no\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/no\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/no\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/no\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=30028"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/prohoster.info\/no\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/30028\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/no\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=30028"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/no\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=30028"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/no\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=30028"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}