Dashboard de Treinamento

O Dashboard de Treinamentos dá uma visão geral de todo processo de treinamento. Nessa tela podemos acompanhar os treinamentos em tempo real, bem como avaliar o histórico dos treinamentos anteriores e editar vários parâmetros.

Indicadores

Nesses quadros estão os indicadores do treinamento selecionado. A data que foi realizado, duração, e resultados finais do treino. Temos também uma barra de botões com ações como Download e Publicação do modelo, visualização dos parâmetros e visualização das imagens de teste.

Resultados finais do treino

Imagem de teste de expansão de exemplos - Data Augmentation

Imagem de teste do final do treino

Gráficos

Os gráficos dão uma ideia da progressão do treino, seja em tempo real ou histórico.

Loss e Val Loss indicam o erro medido no treino, e são indicadores comuns a todos os treinos. Devem ser curvas descendentes que se aproximam de 0. Quanto menor o Loss menos a rede neural está errando.

Existem também gráficos de eficácia da rede neural, e para esses quanto maior melhor.

• mAP para datasets ObjectDetection. Geralmente já é considerado bom acima de 0.6.
• Accuracy para datasets de Classification. É considerado bom acima de 90%.

Histórico de Treinamentos

É possível também verificar os treinamentos anteriores e assim ter insights sobre se as ações que foram tomadas na construção do dataset e parametrização dos treinos surtiram efeitos positivos ou negativos.

Para onde devo ir agora?

• Dataset: Anotando Datasets
• Treinamento: Treinando a rede neural