{"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\/sv\/blog\/rabotaem-s-nejrosetyami-chek-list-dlya-otladki","title":{"rendered":"Vi arbetar med neurala n\u00e4tverk: en checklista f\u00f6r fels\u00f6kning","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p><img decoding=\"async\" alt=\"Vi arbetar med neurala n\u00e4tverk: en checklista f\u00f6r fels\u00f6kning\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/8ce45093bfe44092cb25d947c32bb0b5.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n <br \/>\nKoden f\u00f6r programvaruprodukter inom maskininl\u00e4rning \u00e4r ofta komplex och ganska f\u00f6rvirrande. Att uppt\u00e4cka och \u00e5tg\u00e4rda buggar i den \u00e4r en resurskr\u00e4vande uppgift. \u00c4ven de enklaste <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/cs.stanford.edu\/people\/eroberts\/courses\/soco\/projects\/neural-networks\/Architecture\/feedforward.html\">neurala n\u00e4tverken med direktkoppling<\/a><\/noindex> kr\u00e4ver ett seri\u00f6st tillv\u00e4gag\u00e5ngss\u00e4tt f\u00f6r n\u00e4tverksarkitektur, viktinitialisering och optimering av n\u00e4tverket. Ett litet misstag kan leda till o\u00f6nskade problem.<\/p>\n<p>Denna artikel \u00e4gnas \u00e5t algoritmen f\u00f6r fels\u00f6kning av dina neurala n\u00e4tverk.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<blockquote><p><b>Skillbox rekommenderar:<\/b> Praktisk 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\">Python-utvecklare fr\u00e5n grunden<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p><b>P\u00e5minnelse:<\/b> <i>f\u00f6r alla l\u00e4sare av \"Habr\" \u2014 10 000 rubel rabatt vid registrering f\u00f6r vilken kurs som helst p\u00e5 Skillbox med rabattkoden \"Habr\".<\/i><\/p><\/blockquote>\n<p><\/p>\n<h3>Algoritmen best\u00e5r av fem steg:<\/h3>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>en enkel start;<\/li>\n<li>bekr\u00e4ftelse av f\u00f6rluster;<\/li>\n<li>kontroll av mellanresultat och kopplingar;<\/li>\n<li>diagnos av parametrar;<\/li>\n<li>\u00f6vervakning av arbetet.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nOm n\u00e5got verkar mer intressant \u00e4n annat kan du g\u00e4rna hoppa direkt till dessa avsnitt. <\/p>\n<h3>En enkel start<\/h3>\n<p>\nAtt debugga ett neuralt n\u00e4tverk med en komplex arkitektur, regularisering och inl\u00e4rningshastighetsplan \u00e4r sv\u00e5rare \u00e4n f\u00f6r ett vanligt. Vi fuskar lite h\u00e4r, eftersom sj\u00e4lva punkten f\u00f6r fels\u00f6kningsprocessen har ett indirekt samband, men det \u00e4r \u00e4nd\u00e5 en viktig rekommendation.<\/p>\n<p>En enkel start handlar om att skapa en f\u00f6renklad modell och tr\u00e4na den p\u00e5 en upps\u00e4ttning (punkt) data.<\/p>\n<p><b>F\u00f6rst skapar vi en f\u00f6renklad modell<\/b><\/p>\n<p>F\u00f6r snabb start skapar vi ett litet n\u00e4tverk med ett enda dolt lager och kontrollerar att allt fungerar korrekt. D\u00e4refter komplicerar vi modellen gradvis, medan vi kontrollerar varje ny aspekt av dess struktur (ytterligare lager, parametrar osv.) och g\u00e5r vidare.<\/p>\n<p><b>Vi tr\u00e4nar modellen p\u00e5 en enda upps\u00e4ttning (punkt) data<\/b><\/p>\n<p>Som en snabb kontroll av funktionaliteten i ditt projekt kan du anv\u00e4nda en eller tv\u00e5 datapunkter f\u00f6r att bekr\u00e4fta att systemet fungerar korrekt. Det neurala n\u00e4tverket b\u00f6r visa 100% noggrannhet f\u00f6r tr\u00e4ning och validering. Om detta inte \u00e4r fallet, \u00e4r modellen antingen f\u00f6r liten, eller s\u00e5 finns det redan en bugg.<\/p>\n<p>\u00c4ven om allt ser bra ut, f\u00f6rbered modellen f\u00f6r att genomg\u00e5 en eller flera epoker innan du g\u00e5r vidare.<\/p>\n<h3>Utv\u00e4rdering av f\u00f6rluster<\/h3>\n<p>\nUtv\u00e4rdering av f\u00f6rluster \u00e4r det prim\u00e4ra s\u00e4ttet att precisera modellens prestanda. Du m\u00e5ste s\u00e4kerst\u00e4lla att f\u00f6rlusten \u00e4r relevant f\u00f6r uppgiften och att f\u00f6rlustfunktionerna utv\u00e4rderas p\u00e5 r\u00e4tt skala. Om du anv\u00e4nder mer \u00e4n en typ av f\u00f6rlust, se till att de alla \u00e4r av samma ordning och korrekt skalade.<\/p>\n<p>Det \u00e4r viktigt att vara uppm\u00e4rksam p\u00e5 de inledande f\u00f6rlusterna. Kontrollera hur n\u00e4ra det verkliga resultatet f\u00f6rv\u00e4ntningarna ligger om modellen startade med en slumpm\u00e4ssig gissning. I <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/cs231n.github.io\/neural-networks-3\/#baby\">Arbetet av Andrey Karpathy f\u00f6resl\u00e5r f\u00f6ljande<\/a><\/noindex>: \"Se till att du f\u00e5r det resultat du f\u00f6rv\u00e4ntar dig n\u00e4r du b\u00f6rjar arbeta med ett litet antal parametrar. Det \u00e4r b\u00e4ttre att omedelbart kontrollera dataloss (med en regelbundenhetsgrad p\u00e5 noll). Till exempel, f\u00f6r CIFAR-10 med en Softmax-klassificerare f\u00f6rv\u00e4ntar vi oss att de inledande f\u00f6rlusterna kommer att vara 2.302, eftersom den f\u00f6rv\u00e4ntade diffusa sannolikheten \u00e4r 0,1 f\u00f6r varje klass (eftersom det finns 10 klasser), och Softmax-f\u00f6rlusten \u00e4r den negativa logaritmiska sannolikheten f\u00f6r den korrekta klassen som \u2013ln (0.1) = 2.302.\"<\/p>\n<p>F\u00f6r det bin\u00e4ra exemplet g\u00f6rs en liknande ber\u00e4kning f\u00f6r varje klass. H\u00e4r \u00e4r till exempel uppgifterna: 20% 0:or och 80% 1:or. Den f\u00f6rv\u00e4ntade initiala f\u00f6rlusten ber\u00e4knas som \u20130,2ln(0,5) \u20130,8ln(0,5) = 0,693147. Om resultatet \u00e4r st\u00f6rre \u00e4n 1 kan det indikera att vikterna i neuronn\u00e4tet inte \u00e4r ordentligt balanserade eller att datan inte \u00e4r normaliserad.<\/p>\n<h3>Vi kontrollerar mellanresultat och anslutningar <\/h3>\n<p>\nF\u00f6r att fels\u00f6ka neuronn\u00e4tverket \u00e4r det n\u00f6dv\u00e4ndigt att f\u00f6rst\u00e5 dynamiken i processerna inuti n\u00e4tverket och rollen f\u00f6r de enskilda mellanliggande lagren, eftersom de \u00e4r kopplade. H\u00e4r \u00e4r vanliga fel som du kan st\u00f6ta p\u00e5:<\/p>\n<ul>\n<li>felaktiga uttryck f\u00f6r uppdateringar av gradienterna;<\/li>\n<li>uppdateringar av vikter till\u00e4mpas inte;<\/li>\n<li>f\u00f6rsvinnande eller exploderande gradienter (exploding gradients).<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nOm gradientv\u00e4rdena \u00e4r noll betyder det att inl\u00e4rningshastigheten i optimeraren \u00e4r f\u00f6r l\u00e5g, eller att du har st\u00f6tt p\u00e5 ett felaktigt uttryck f\u00f6r gradientuppdateringen.<\/p>\n<p>Dessutom \u00e4r det viktigt att \u00f6vervaka v\u00e4rdena f\u00f6r aktiveringsfunktioner, vikter och uppdateringar f\u00f6r varje lager. Till exempel ska storleken p\u00e5 parameteruppdateringarna (vikter och bias) <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/cs231n.github.io\/neural-networks-3\/#summary\">vara 1-e3.<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p>Det finns ett fenomen som kallas \"Dying ReLU\" eller <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Vanishing_gradient_problem\">\"problemet med f\u00f6rsvinnande gradienter\"<\/a><\/noindex>, d\u00e4r ReLU-neuron kommer att returnera noll efter att ha l\u00e4rt sig ett stort negativt v\u00e4rde (bias) f\u00f6r sina vikter. Dessa neuroner aktiveras aldrig igen n\u00e5gonstans i datan.<\/p>\n<p>Du kan anv\u00e4nda gradientkontroll f\u00f6r att identifiera dessa fel genom att approximera gradienten med en numerisk metod. Om den \u00e4r n\u00e4ra de ber\u00e4knade gradienterna s\u00e5 har bak\u00e5triktad spridning implementerats korrekt. F\u00f6r att skapa en gradientkontroll, ta en titt p\u00e5 dessa fantastiska resurser fr\u00e5n CS231 <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/cs231n.github.io\/neural-networks-3\/#gradcheck\">h\u00e4r<\/a><\/noindex> och <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/cs231n.github.io\/optimization-1\/#gradcompute\">h\u00e4r<\/a><\/noindex>, samt <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=P6EtCVrvYPU\">lektionen<\/a><\/noindex> av Andrew Ng om detta \u00e4mne.<\/p>\n<p><noindex>Faizan Sheikh<\/noindex> ange tre huvudsakliga metoder f\u00f6r att visualisera neuronn\u00e4tverken:<\/p>\n<ul>\n<li>F\u00f6rhandsgranskningar \u2014 enkla metoder som visar oss den allm\u00e4nna strukturen av den tr\u00e4nade modellen. De inkluderar utdataformer eller filter fr\u00e5n individuella lager av neuronn\u00e4tet och parametrarna i varje lager.<\/li>\n<li> Aktiveringsbaserade. H\u00e4r avkodas aktiveringar av individuella neuroner eller neurongrupper f\u00f6r att f\u00f6rst\u00e5 deras funktioner.<\/li>\n<li> Gradientbaserade. Dessa metoder tenderar att manipulera de gradienter som bildas under fram- och bak\u00e5triktad spridning vid tr\u00e4ning av modellen (inklusive betydelsekartor och aktiveringskartor f\u00f6r klasser).<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nDet finns flera anv\u00e4ndbara verktyg f\u00f6r att visualisera aktiveringar och kopplingar i individuella lager, till exempel <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/conx.readthedocs.io\/en\/latest\/Getting%20Started%20with%20conx.html#What-is-ConX?\">ConX<\/a><\/noindex> och <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.tensorflow.org\/guide\/tensorboard_histograms\">TensorBoard<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Vi arbetar med neurala n\u00e4tverk: en checklista f\u00f6r fels\u00f6kning\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/56e7e88983d6772ef482bc8396dd52a2.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n <\/p>\n<h3>Parametrdiagnostik<\/h3>\n<p>\nNeuronn\u00e4t har en m\u00e4ngd parametrar som interagerar med varandra, vilket komplicerar optimeringen. Egentligen \u00e4r denna del f\u00f6rem\u00e5l f\u00f6r aktiva forskningar av specialister, s\u00e5 f\u00f6rslagen nedan b\u00f6r ses som r\u00e5d, utg\u00e5ngspunkter att utg\u00e5 ifr\u00e5n.<\/p>\n<p><b>Batchstorlek<\/b> (batch size) \u2014 det kr\u00e4vs att batchstorleken \u00e4r tillr\u00e4ckligt stor f\u00f6r att f\u00e5 exakta bed\u00f6mningar av gradientfelet, men tillr\u00e4ckligt liten s\u00e5 att stokastisk gradientnedstigning (SGD) kan ordna ditt n\u00e4tverk. Sm\u00e5 batchstorlekar leder till snabb konvergens p\u00e5 grund av brus i inl\u00e4rningsprocessen och med tiden \u2014 sv\u00e5righeter med optimeringen. Mer om detta beskrivs <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1609.04836\">h\u00e4r<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p><b>Inl\u00e4rningshastighet<\/b> \u2014 f\u00f6r l\u00e5g kommer att leda till l\u00e5ngsam konvergens eller risk f\u00f6r att fastna i lokala minimum. Samtidigt kommer en h\u00f6g inl\u00e4rningshastighet att orsaka divergens i optimeringen eftersom du riskerar att \"hoppa \u00f6ver\" en djup men smal del av f\u00f6rlustfunktionen. F\u00f6rs\u00f6k att anv\u00e4nda hastighetsplanering f\u00f6r att s\u00e4nka den under processen av neuronn\u00e4tetr\u00e4ningen. I kursen CS231n <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/cs231n.github.io\/neural-networks-3\/\">det finns en stor avdelning som handlar om detta problem<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p><b>Gradientklippning<\/b>\u200a \u2014 klippning av gradienterna f\u00f6r parametrarna under bak\u00e5tspridning enligt det maximala v\u00e4rdet eller den gr\u00e4nsnorm som \u00e4r fastst\u00e4lld. Detta \u00e4r anv\u00e4ndbart f\u00f6r att hantera problem med eventuella exploderande gradienter som du kan st\u00f6ta p\u00e5 i den tredje punkten.<\/p>\n<p><b>Batchnormalisering<\/b> \u2014 anv\u00e4nds f\u00f6r att normalisera indata f\u00f6r varje lager, vilket l\u00f6ser problemet med inre kovariatf\u00f6rskjutning. Om du anv\u00e4nder Dropout och Batchnorm tillsammans, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/pitfalls-of-batch-norm-in-tensorflow-and-sanity-checks-for-training-networks-e86c207548c8\">l\u00e4s denna artikel<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p><b>Stokastisk gradientnedstigning (SGD)<\/b> \u2014 det finns flera varianter av SGD som anv\u00e4nder momentum, adaptiva inl\u00e4rningshastigheter och Nesterovs metod. Ingen av dem har dock n\u00e5got uppenbart f\u00f6rspr\u00e5ng n\u00e4r det g\u00e4ller inl\u00e4rningseffektivitet eller generalisering (<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/ruder.io\/optimizing-gradient-descent\/\">mer information h\u00e4r<\/a><\/noindex>).<\/p>\n<p><b>Regulering<\/b> \u2014 \u00e4r avg\u00f6rande f\u00f6r att bygga en generaliserbar modell, eftersom den l\u00e4gger till ett straff f\u00f6r komplexiteten hos modellen eller extrema v\u00e4rden av parametrarna. Detta \u00e4r ett s\u00e4tt att minska modellens varians utan att betydligt \u00f6ka dess bias. Mer <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/cs231n.github.io\/neural-networks-3\/#ratio\">detaljerad information finns h\u00e4r<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p>F\u00f6r att sj\u00e4lv kunna bed\u00f6ma allt m\u00e5ste du st\u00e4nga av regleringen och kontrollera gradienten av dataf\u00f6rlusten sj\u00e4lv.<\/p>\n<p><b>Dropout <\/b>\u2014 \u00e4r en annan metod f\u00f6r att ordna ditt n\u00e4tverk f\u00f6r att f\u00f6rhindra \u00f6veranpassning. Under tr\u00e4ningen utf\u00f6rs dropout endast genom att h\u00e5lla neuronens aktivitet med en viss sannolikhet p (hyperparameter) eller s\u00e4tta den till noll i motsatt fall. Resultatet \u00e4r att n\u00e4tverket m\u00e5ste anv\u00e4nda en annan delm\u00e4ngd av parametrar f\u00f6r varje tr\u00e4ningsparti, vilket minskar f\u00f6r\u00e4ndringen av vissa parametrar som blir dominerande.<\/p>\n<p>Viktigt: om du anv\u00e4nder b\u00e5de dropout och batchnormalisering, var f\u00f6rsiktig med ordningen p\u00e5 dessa operationer eller till och med deras gemensamma anv\u00e4ndning. Allt detta diskuteras fortfarande aktivt och utvecklas. H\u00e4r \u00e4r tv\u00e5 viktiga diskussioner om detta \u00e4mne <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/stackoverflow.com\/questions\/39691902\/ordering-of-batch-normalization-and-dropout\">p\u00e5 Stackoverflow<\/a><\/noindex> och <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1801.05134\">Arxiv<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<h3>Arbetstillst\u00e5nd<\/h3>\n<p>\nDet handlar om att dokumentera arbetsfl\u00f6den och experiment. Om man inte dokumenterar n\u00e5got kan man exempelvis gl\u00f6mma vilken inl\u00e4rningshastighet eller vikter av klasser som anv\u00e4nds. Tack vare kontrollen kan man enkelt \u00f6versy vista och reproducera tidigare experiment. Detta minskar antalet duplicerade experiment.<\/p>\n<p>Visserligen kan manuell dokumentation bli en sv\u00e5r uppgift n\u00e4r det handlar om stora m\u00e4ngder arbete. H\u00e4r kommer verktyg som Comet.ml till hj\u00e4lp, som automatiskt loggar dataset, kod\u00e4ndringar, experimenthistorik och produktionsmodeller, inklusive nyckelinformation om din modell (hyperparametrar, prestandam\u00e5tt och omgivningsinformation).<\/p>\n<p>Neurala n\u00e4tverk kan vara mycket k\u00e4nsliga f\u00f6r sm\u00e5 f\u00f6r\u00e4ndringar, vilket kan leda till en f\u00f6rs\u00e4mring av modellens prestanda. Att sp\u00e5ra och dokumentera arbetet \u00e4r det f\u00f6rsta steget f\u00f6r att standardisera milj\u00f6n och modelleringen.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Vi arbetar med neurala n\u00e4tverk: en checklista f\u00f6r fels\u00f6kning\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/37b3e4ef97ea39a3d28ffca5c1dbf1e5.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n <br \/>\nJag hoppas att detta inl\u00e4gg kan bli en utg\u00e5ngspunkt f\u00f6r dig att b\u00f6rja fels\u00f6ka ditt neurala n\u00e4tverk.<\/p>\n<blockquote><p><b>Skillbox rekommenderar:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li>Tv\u00e5\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\">\u00abJag \u00e4r webbutvecklare PRO\u00bb<\/a><\/noindex>.<\/li>\n<li>Onlinekurs <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\">C#-utvecklare fr\u00e5n grunden<\/a><\/noindex>.<\/li>\n<li>Praktisk \u00e5rskurs <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-utvecklare fr\u00e5n grunden till PRO<\/a><\/noindex>.\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/blockquote>\n<p>K\u00e4lla: <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 5.0.4 - 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\/sv\/blog\/rabotaem-s-nejrosetyami-chek-list-dlya-otladki\" \/>\n\t\t<meta name=\"generator\" content=\"All in One SEO (AIOSEO) 5.0.4\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:locale\" content=\"sv_SE\" \/>\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\/sv\/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\udd47Arbetar med neurala n\u00e4tverk: checklista f\u00f6r fels\u00f6kning | ProHoster","description":"Kod av programvaror f\u00f6r maskininl\u00e4rning.","canonical_url":"https:\/\/prohoster.info\/sv\/blog\/rabotaem-s-nejrosetyami-chek-list-dlya-otladki","robots":"max-image-preview:large","keywords":"","webmasterTools":{"miscellaneous":""},"schema":null,"og:locale":"sv_SE","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\/sv\/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\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/30028","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=30028"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/prohoster.info\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/30028\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=30028"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=30028"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=30028"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}