{"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\/pl\/blog\/rabotaem-s-nejrosetyami-chek-list-dlya-otladki","title":{"rendered":"Pracujemy z sieciami neuronowymi: lista kontrolna do debugowania","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p><img decoding=\"async\" alt=\"Pracujemy z sieciami neuronowymi: lista kontrolna do debugowania\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/8ce45093bfe44092cb25d947c32bb0b5.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n <br \/>\nKod produkt\u00f3w programowych do uczenia maszynowego cz\u0119sto bywa z\u0142o\u017cony i do\u015b\u0107 skomplikowany. Wykrywanie i eliminacja b\u0142\u0119d\u00f3w w nim to zadanie wymagaj\u0105ce du\u017cych zasob\u00f3w. Nawet najprostsze <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/cs.stanford.edu\/people\/eroberts\/courses\/soco\/projects\/neural-networks\/Architecture\/feedforward.html\">sieci neuronowe z bezpo\u015brednim po\u0142\u0105czeniem<\/a><\/noindex> wymagaj\u0105 powa\u017cnego podej\u015bcia do architektury sieci, inicjalizacji wag, optymalizacji sieci. Nawet ma\u0142y b\u0142\u0105d mo\u017ce prowadzi\u0107 do nieprzyjemnych problem\u00f3w.<\/p>\n<p>Ten artyku\u0142 po\u015bwi\u0119cony jest algorytmowi debugowania twoich sieci neuronowych.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<blockquote><p><b>Skillbox poleca:<\/b> Praktyczny kurs <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\">Programista Pythona od zera<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p><b>Przypominamy:<\/b> <i>dla wszystkich czytelnik\u00f3w \u201eHabra\u201d \u2014 zni\u017cka 10 000 rubli przy zapisie na dowolny kurs Skillbox z kodem promocyjnym \u201eHabra\u201d.<\/i><\/p><\/blockquote>\n<p><\/p>\n<h3>Algorytm sk\u0142ada si\u0119 z pi\u0119ciu etap\u00f3w:<\/h3>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>prosty start;<\/li>\n<li>potwierdzenie strat;<\/li>\n<li>sprawdzanie po\u015brednich rezultat\u00f3w i po\u0142\u0105cze\u0144;<\/li>\n<li>diagnozowanie parametr\u00f3w;<\/li>\n<li>kontrolowanie dzia\u0142ania.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nJe\u015bli co\u015b wydaje si\u0119 bardziej interesuj\u0105ce ni\u017c inne, mo\u017cesz od razu przej\u015b\u0107 do tych sekcji. <\/p>\n<h3>Prosty start<\/h3>\n<p>\nDebugowanie sieci neuronowej o skomplikowanej architekturze, regularyzacji i harmonogramie uczenia jest trudniejsze ni\u017c w przypadku zwyk\u0142ej. Troch\u0119 tu oszukujemy, poniewa\u017c ten punkt ma po\u015bredni zwi\u0105zek z debugowaniem, ale to wci\u0105\u017c wa\u017cna rekomendacja.<\/p>\n<p>Prosty start polega na stworzeniu uproszczonego modelu i nauczeniu go na jednym zbiorze (punkcie) danych.<\/p>\n<p><b>Najpierw tworzymy uproszczony model<\/b><\/p>\n<p>Aby szybko zacz\u0105\u0107, tworzymy ma\u0142\u0105 sie\u0107 z jedn\u0105 ukryt\u0105 warstw\u0105 i sprawdzamy, czy wszystko dzia\u0142a poprawnie. Nast\u0119pnie stopniowo komplikujemy model, sprawdzaj\u0105c ka\u017cdy nowy aspekt jego struktury (dodatkowej warstwy, parametru itp.) i przechodzimy dalej.<\/p>\n<p><b>Uczymy model na jedynym zbiorze (punkcie) danych<\/b><\/p>\n<p>Jako szybkie sprawdzenie funkcjonalno\u015bci twojego projektu mo\u017cesz wykorzystywa\u0107 do nauki jeden lub dwa punkty danych, aby potwierdzi\u0107, czy system dzia\u0142a poprawnie. Sie\u0107 neuronowa powinna wykaza\u0107 100% dok\u0142adno\u015bci w treningu i testowaniu. Je\u015bli tak nie jest, to albo model jest za ma\u0142y, albo masz ju\u017c b\u0142\u0105d.<\/p>\n<p>Nawet je\u015bli wszystko jest w porz\u0105dku, przygotuj model do przeprowadzenia jednej lub kilku epok, zanim przejdziesz dalej.<\/p>\n<h3>Ocena strat<\/h3>\n<p>\nOcena strat to podstawowy spos\u00f3b, aby ulepszy\u0107 wydajno\u015b\u0107 modelu. Musisz upewni\u0107 si\u0119, \u017ce strata odpowiada zadaniu, a funkcje strat s\u0105 oceniane na odpowiedniej skali. Je\u015bli u\u017cywasz wi\u0119cej ni\u017c jednego typu strat, upewnij si\u0119, \u017ce wszystkie s\u0105 jednego rz\u0119du i prawid\u0142owo skalowane.<\/p>\n<p>Wa\u017cne jest, aby zwr\u00f3ci\u0107 uwag\u0119 na pocz\u0105tkowe straty. Sprawd\u017a, jak bliskie s\u0105 rzeczywiste wyniki oczekiwanym, je\u015bli model rozpocz\u0105\u0142 od losowej prognozy. W <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/cs231n.github.io\/neural-networks-3\/#baby\">pracy Andrieja Karpati zaproponowano nast\u0119puj\u0105ce<\/a><\/noindex>: \u201eUpewnij si\u0119, \u017ce uzyskujesz wyniki spodziewane na pocz\u0105tku pracy z niewielk\u0105 liczb\u0105 parametr\u00f3w. Lepiej od razu sprawdzi\u0107 utrat\u0119 danych (ustawiaj\u0105c stopie\u0144 regularyzacji na zero). Na przyk\u0142ad, dla CIFAR-10 z klasyfikatorem Softmax oczekujemy, \u017ce pocz\u0105tkowe straty b\u0119d\u0105 wynosi\u0107 2.302, poniewa\u017c oczekiwana rozproszona prawdopodobie\u0144stwo wynosi 0,1 dla ka\u017cdej klasy (poniewa\u017c istnieje 10 klas), a strata Softmax jest ujemnym logarytmem prawdopodobie\u0144stwa w\u0142a\u015bciwej klasy, czyli -ln(0,1) = 2,302.<\/p>\n<p>Dla przyk\u0142adu binarnego po prostu wykonuje si\u0119 podobne obliczenia dla ka\u017cdej z klas. Oto, na przyk\u0142ad, dane: 20% 0 i 80% 1. Oczekiwana pocz\u0105tkowa strata wyniesie do \u20130,2ln (0,5) \u20130,8ln (0,5) = 0,693147. Je\u015bli wynik jest wi\u0119kszy ni\u017c 1, mo\u017ce to wskazywa\u0107, \u017ce wagi sieci neuronowej nie s\u0105 odpowiednio zbalansowane lub dane nie s\u0105 znormalizowane.<\/p>\n<h3>Sprawdzamy wyniki po\u015brednie i po\u0142\u0105czenia <\/h3>\n<p>\nAby debugowa\u0107 sie\u0107 neuronow\u0105, trzeba rozumie\u0107 dynamik\u0119 proces\u00f3w w sieci oraz rol\u0119 poszczeg\u00f3lnych warstw po\u015brednich, poniewa\u017c s\u0105 one ze sob\u0105 powi\u0105zane. Oto typowe b\u0142\u0119dy, z kt\u00f3rymi mo\u017cesz si\u0119 spotka\u0107:<\/p>\n<ul>\n<li>nieprawid\u0142owe wyra\u017cenia dla aktualizacji gradientu;<\/li>\n<li>nie stosuje si\u0119 aktualizacji wag;<\/li>\n<li>znikaj\u0105ce lub eksploduj\u0105ce gradienty (exploding gradients).<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nJe\u015bli warto\u015bci gradientu s\u0105 zerowe, oznacza to, \u017ce szybko\u015b\u0107 uczenia w optymalizatorze jest zbyt ma\u0142a, lub \u017ce natkn\u0105\u0142e\u015b si\u0119 na nieprawid\u0142owe wyra\u017cenie dla aktualizacji gradientu.<\/p>\n<p>Ponadto, nale\u017cy monitorowa\u0107 warto\u015bci funkcji aktywacji, wag i aktualizacji ka\u017cdej z warstw. Na przyk\u0142ad, warto\u015b\u0107 aktualizacji parametr\u00f3w (wag i przesuni\u0119\u0107) <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/cs231n.github.io\/neural-networks-3\/#summary\">powinna wynosi\u0107 1-e3<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p>Istnieje zjawisko, kt\u00f3re nazywa si\u0119 \u201eDying ReLU\u201d lub <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Vanishing_gradient_problem\">\u201eproblem znikaj\u0105cego gradientu\u201d<\/a><\/noindex>, kiedy neurony ReLU zwracaj\u0105 zero po nauce du\u017cej ujemnej warto\u015bci (bias) przesuni\u0119cia dla swoich wag. Te neurony nigdy wi\u0119cej nie b\u0119d\u0105 aktywowane w \u017cadnym miejscu danych.<\/p>\n<p>Mo\u017cesz u\u017cy\u0107 sprawdzenia gradientu, aby wykry\u0107 te b\u0142\u0119dy, przybli\u017caj\u0105c gradient przy u\u017cyciu podej\u015bcia numerycznego. Je\u015bli jest on bliski obliczonym gradientom, to propagacja wsteczna zosta\u0142a zrealizowana poprawnie. Aby stworzy\u0107 sprawdzenie gradientu, zapoznaj si\u0119 z tymi wspania\u0142ymi zasobami z CS231 <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/cs231n.github.io\/neural-networks-3\/#gradcheck\">tutaj<\/a><\/noindex> i <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/cs231n.github.io\/optimization-1\/#gradcompute\">tutaj<\/a><\/noindex>, a tak\u017ce z <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=P6EtCVrvYPU\">lekcj\u0105<\/a><\/noindex> Andrzeja Nga (Andrew Nga) na ten temat.<\/p>\n<p><noindex>Faizan Sheikh<\/noindex> wskazuje na trzy g\u0142\u00f3wne metody wizualizacji sieci neuronowej:<\/p>\n<ul>\n<li>Wst\u0119pne \u2014 proste metody, kt\u00f3re pokazuj\u0105 nam og\u00f3ln\u0105 struktur\u0119 wytrenowanego modelu. Obejmuj\u0105 one wyprowadzanie form lub filtr\u00f3w poszczeg\u00f3lnych warstw sieci neuronowej oraz parametr\u00f3w w ka\u017cdej warstwie.<\/li>\n<li> Oparte na aktywacji. W nich odszyfrowujemy aktywacje pojedynczych neuron\u00f3w lub grup neuron\u00f3w, aby zrozumie\u0107 ich funkcje.<\/li>\n<li> Oparte na gradientach. Te metody zazwyczaj manipuluj\u0105 gradientami, kt\u00f3re powstaj\u0105 w procesie przechodzenia w prz\u00f3d i w ty\u0142 podczas uczenia modelu (w tym mapy istotno\u015bci i mapy aktywacji klasy).<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nIstnieje kilka przydatnych narz\u0119dzi do wizualizacji aktywacji i po\u0142\u0105cze\u0144 poszczeg\u00f3lnych warstw, takich jak <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/conx.readthedocs.io\/en\/latest\/Getting%20Started%20with%20conx.html#What-is-ConX?\">ConX<\/a><\/noindex> i <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.tensorflow.org\/guide\/tensorboard_histograms\">Tensorboard<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Pracujemy z sieciami neuronowymi: lista kontrolna do debugowania\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/56e7e88983d6772ef482bc8396dd52a2.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n <\/p>\n<h3>Diagnostyka parametr\u00f3w<\/h3>\n<p>\nSieci neuronowe maj\u0105 wiele parametr\u00f3w, kt\u00f3re wzajemnie na siebie oddzia\u0142uj\u0105, co komplikuje optymalizacj\u0119. W\u0142a\u015bciwie ten rozdzia\u0142 jest przedmiotem intensywnych bada\u0144 ekspert\u00f3w, wi\u0119c poni\u017csze sugestie powinny by\u0107 traktowane jedynie jako porady, punkty wyj\u015bcia, od kt\u00f3rych mo\u017cna si\u0119 odnie\u015b\u0107.<\/p>\n<p><b>Rozmiar partii<\/b> (batch size) \u2014 je\u015bli wymaga si\u0119, aby rozmiar partii by\u0142 wystarczaj\u0105co du\u017cy do uzyskania dok\u0142adnych ocen gradientu b\u0142\u0119du, ale wystarczaj\u0105co ma\u0142y, aby stochastyczny spadek gradientu (SGD) m\u00f3g\u0142 uporz\u0105dkowa\u0107 twoj\u0105 sie\u0107. Ma\u0142e rozmiary partii prowadz\u0105 do szybkiej zbie\u017cno\u015bci z powodu szum\u00f3w w procesie uczenia i p\u00f3\u017aniej \u2014 do trudno\u015bci w optymalizacji. Wi\u0119cej na ten temat opisano <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1609.04836\">tutaj<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p><b>Wsp\u00f3\u0142czynnik uczenia<\/b> \u2014 zbyt niski doprowadzi do wolnej zbie\u017cno\u015bci lub ryzyka utkni\u0119cia w lokalnych minimach. Z drugiej strony wysoki wsp\u00f3\u0142czynnik uczenia spowoduje rozbie\u017cno\u015b\u0107 optymalizacji, poniewa\u017c ryzykujesz \"skok\" przez g\u0142\u0119bok\u0105, ale w\u0105sk\u0105 cz\u0119\u015b\u0107 funkcji straty. Spr\u00f3buj u\u017cy\u0107 planowania wsp\u00f3\u0142czynnika, aby go zmniejszy\u0107 w trakcie uczenia si\u0119 sieci neuronowej. W kursie CS231n <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/cs231n.github.io\/neural-networks-3\/\">istnieje du\u017ca sekcja po\u015bwi\u0119cona temu problemowi<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p><b>Przycinanie gradient\u00f3w<\/b>\u2014 to obcinanie parametr\u00f3w gradient\u00f3w podczas wstecznej propagacji do maksymalnej warto\u015bci lub normy granicznej. Przydatne w rozwi\u0105zywaniu problem\u00f3w z wszelkimi wybuchowymi gradientami, na kt\u00f3re mo\u017cesz natkn\u0105\u0107 si\u0119 w punkcie trzecim.<\/p>\n<p><b>Normalizacja wsadowa<\/b> \u2014 jest u\u017cywana do normalizacji danych wej\u015bciowych ka\u017cdego warstwy, co pozwala rozwi\u0105za\u0107 problem wewn\u0119trznego przesuni\u0119cia kowariancji. Je\u015bli u\u017cywasz Dropout i Batch Normy razem, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/pitfalls-of-batch-norm-in-tensorflow-and-sanity-checks-for-training-networks-e86c207548c8\">zapoznaj si\u0119 z tym artyku\u0142em<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p><b>Stochastyczny spadek gradientu (SGD)<\/b> \u2014 istnieje kilka wariant\u00f3w SGD, kt\u00f3re wykorzystuj\u0105 moment, adaptacyjne wsp\u00f3\u0142czynniki uczenia si\u0119 i metod\u0119 Nesterowa. \u017baden z nich nie ma wyra\u017anej przewagi ani pod wzgl\u0119dem efektywno\u015bci uczenia si\u0119, ani og\u00f3lno\u015bci (<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/ruder.io\/optimizing-gradient-descent\/\">szczeg\u00f3\u0142y tutaj<\/a><\/noindex>).<\/p>\n<p><b>Regularyzacja<\/b> \u2014 jest kluczowe dla budowania modelu og\u00f3lnego, poniewa\u017c dodaje kar\u0119 za z\u0142o\u017cono\u015b\u0107 modelu lub warto\u015bci ekstremalne parametr\u00f3w. To spos\u00f3b na zmniejszenie wariancji modelu bez znacznego zwi\u0119kszania jego biasu. Bardziej <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/cs231n.github.io\/neural-networks-3\/#ratio\">szczeg\u00f3\u0142owe informacje \u2014 tutaj<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p>Aby oceni\u0107 wszystko samodzielnie, musisz wy\u0142\u0105czy\u0107 regularizacj\u0119 i samodzielnie sprawdzi\u0107 gradient straty.<\/p>\n<p><b>Dropout <\/b>\u2014 kolejna metoda regularyzacji twojej sieci, aby zapobiec przeci\u0105\u017ceniu. Podczas uczenia si\u0119 dropout jest realizowane poprzez utrzymanie aktywno\u015bci neuronu z pewnym prawdopodobie\u0144stwem p (hiperparametr) lub ustawienie go na zero w przeciwnym przypadku. W rezultacie sie\u0107 musi u\u017cywa\u0107 innego podzbioru parametr\u00f3w dla ka\u017cdej partii szkoleniowej, co zmniejsza zmiany niekt\u00f3rych parametr\u00f3w, kt\u00f3re staj\u0105 si\u0119 dominuj\u0105ce.<\/p>\n<p>Wa\u017cne: je\u015bli u\u017cywasz zar\u00f3wno dropout, jak i normalizacji wsadowej, zachowaj ostro\u017cno\u015b\u0107 co do kolejno\u015bci tych operacji lub nawet ich wsp\u00f3lnego u\u017cywania. Wszystko to wci\u0105\u017c jest aktywnie omawiane i uzupe\u0142niane. Oto dwie wa\u017cne dyskusje na ten temat <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/stackoverflow.com\/questions\/39691902\/ordering-of-batch-normalization-and-dropout\">na Stackoverflow<\/a><\/noindex> i <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1801.05134\">Arxiv<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<h3>Kontrola dzia\u0142ania<\/h3>\n<p>\nChodzi o dokumentowanie proces\u00f3w roboczych i eksperyment\u00f3w. Je\u015bli nic nie jest dokumentowane, mo\u017cna zapomnie\u0107, na przyk\u0142ad, jaka jest u\u017cywana szybko\u015b\u0107 uczenia lub waga klas. Dzi\u0119ki kontroli mo\u017cna bez problemu przegl\u0105da\u0107 i powtarza\u0107 wcze\u015bniejsze eksperymenty. To pozwala zmniejszy\u0107 liczb\u0119 powielaj\u0105cych si\u0119 eksperyment\u00f3w.<\/p>\n<p>Prawda, \u017ce r\u0119czne dokumentowanie mo\u017ce sta\u0107 si\u0119 trudnym zadaniem w przypadku du\u017cej ilo\u015bci pracy. Tutaj z pomoc\u0105 przychodz\u0105 takie narz\u0119dzia jak Comet.ml, kt\u00f3re pomagaj\u0105 automatycznie rejestrowa\u0107 zbiory danych, zmiany w kodzie, histori\u0119 eksperyment\u00f3w oraz modele produkcyjne, w tym kluczowe informacje o twoim modelu (hiperparametry, wska\u017aniki wydajno\u015bci modelu i informacje o \u015brodowisku).<\/p>\n<p>Sie\u0107 neuronowa mo\u017ce by\u0107 bardzo wra\u017cliwa na drobne zmiany, co mo\u017ce prowadzi\u0107 do spadku wydajno\u015bci modelu. \u015aledzenie i dokumentowanie pracy to pierwszy krok, kt\u00f3ry warto podj\u0105\u0107 w celu standaryzacji \u015brodowiska i modelowania.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Pracujemy z sieciami neuronowymi: lista kontrolna do debugowania\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/37b3e4ef97ea39a3d28ffca5c1dbf1e5.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n <br \/>\nMam nadziej\u0119, \u017ce ten post stanie si\u0119 punktem wyj\u015bcia, z kt\u00f3rego rozpoczniesz debugowanie swojej sieci neuronowej.<\/p>\n<blockquote><p><b>Skillbox poleca:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li>Dwuletni praktyczny 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\">\u00abJestem programist\u0105 webowym PRO\u00bb<\/a><\/noindex>.<\/li>\n<li>Kurs online <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\">\u201eProgramista C# od podstaw\u201d<\/a><\/noindex>.<\/li>\n<li>Praktyczny roczny 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 programista od 0 do PRO\u00bb<\/a><\/noindex>.\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/blockquote>\n<p>\u0179r\u00f3d\u0142o: <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 5.0.2 - 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\/pl\/blog\/rabotaem-s-nejrosetyami-chek-list-dlya-otladki\" \/>\n\t<meta name=\"generator\" content=\"All in One SEO (AIOSEO) 5.0.2\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:locale\" content=\"pl_PL\" \/>\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\/pl\/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\udd47Pracujemy z sieciami neuronowymi: lista kontrolna do debugowania | ProHoster","description":"Kod produkt\u00f3w programowych dla maszyn.","canonical_url":"https:\/\/prohoster.info\/pl\/blog\/rabotaem-s-nejrosetyami-chek-list-dlya-otladki","robots":"max-image-preview:large","keywords":"","webmasterTools":{"miscellaneous":""},"schema":null,"og:locale":"pl_PL","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\/pl\/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\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/30028","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=30028"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/prohoster.info\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/30028\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=30028"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=30028"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=30028"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}