ディープ ラーニング モデルの確認
Image Analyst ライセンスで利用可能。
推論時にディープ ラーニング モデルを使用する前に、ディープ ラーニング モデルを理解することが重要です。 モデルを確認することで、モデルがどのようにトレーニングされたのか、どのように実行されるかがわかります。 多くの場合、複数のモデルを比較することになります。 [ディープ ラーニング モデルの確認] ウィンドウでは、トレーニングおよび作成されたディープ ラーニング モデルを確認できます。 [ディープ ラーニング モデルの確認] ウィンドウを開くには、 [ディープ ラーニング ツール] ドロップダウン メニュー 
をクリックして、 [ディープ ラーニング モデルの確認] 
を選択します。
[ディープ ラーニング モデルの確認] ウィンドウには、Esri モデル定義ファイル (*.emd) の情報と ModelCharacteristic フォルダーの内容が表示されます。 これらのファイルまたはフォルダーが存在しない場合は、ウィンドウに [<フォルダー名> に十分な情報がありません] というエラー メッセージが表示されます。 下の表では、 [ディープ ラーニング モデルの確認] ウィンドウの内容を説明しています。
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アイテム |
説明 |
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モデル |
[参照] ボタン |
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比較 |
[比較] ボタン |
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モデル タイプ |
モデル アーキテクチャの名前。 |
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バックボーン |
トレーニング モデル用のアーキテクチャとして使用された事前構成済みのニューラル ネットワークの名前。 |
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学習率 |
ニューラル ネットワークのトレーニングに使用される学習率。 この値を指定しなかった場合は、トレーニング ツールにより値が計算されます。 |
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トレーニング ロスと検証ロス |
このセクションには、モデルのトレーニング中に発生したトレーニング ロスと検証ロスを示すグラフが表示されます。
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モデルの解析 |
モデル アーキテクチャに応じて指標または数字。 たとえば、ピクセル分類モデルには、各クラスについて精度、再現率、F1 スコアの各指標が表示されます。 オブジェクト検出モデルには、平均精度スコアが表示されます。 |
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サンプル結果 |
地上参照データと予測のペアの例を表示します。
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エポックの詳細 |
トレーニング ロス、検証ロス、時間、その他の指標など、各エポックの情報を格納したテーブル。
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を使用すると、確認したいモデルを探すことができます。 関連付けられたすべてのモデルが [モデル] ドロップダウン リストに追加されます。 モデルを切り替え、ドロップダウン リストからモデルを削除できます。
を使用して、比較および評価のために現在レポートに読み込まれているすべてのモデルの指標を編集します。
