深度学习网络在各领域展现出强大的能力，但高效训练高质量网络仍面临挑战。传统的深度学习网络训练可视化方法，通常采用事后分析策略，存在数据量巨大、存储困难、i/o开销高昂以及无法实时干预等问题，尤其难以从海量时间序列数据中提取详细的训练过程信息，制约了模型优化。
为此，中国科学院计算机网络信息中心先进交互式应用与发展部团队提出了一种创新的深度学习模型训练数据原位可视分析框架。该框架的核心是原位特征提取算法和神经元学习模式抽象算法。原位特征提取算法通过在模型运行时复用内存数据，实时分析动态数据，有效解决了传统事后分析中数据存储和I/O瓶颈问题。神经元学习模式抽象算法则基于提取的原位特征数据，抽象出神经元的三种学习模式，为可视化分析提供关键支撑。
该框架性能优异，对千万参数深度神经网络模型的时序训练数据压缩率高达99%，能够支持整个训练过程的可视化分析和回溯，并实现batch level的神经元信息可视化，为深度学习模型优化提供了全新的视角和有力支持。
该研究成果已发表在IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics期刊上，并得到了国家自然科学基金和中国科学院战略性先导科技专项的支持。
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深度学习模型原位分析流程图
深度学习模型原位可视分析系统界面
文章来源：中国科学院
