如何理解张量流形张量板的直方图？

Question

我想知道如何理解生成的张量流图/直方图。 这个代码可以找到here. 这张图很容易理解准确性和损失是直截了当的理解。

Accuracy- Accuracy of current state of network for given train data. 
Higher is better 

Accuracy/Validation - Accuracy of current state of network for given Validation data which is 
not seen by network before. Higher is better 

Loss- Loss of network on train data. Lower is better. 
Loss/Valadation - Loss of network on test data. Lower is better. 
If loss increases it's a sign of over-fitting. 
Conv2d/L2-Loss - Loss of particular layer wrt train data. 

基本上什么图表示，如何我可以用它来了解我的网络，如果可能，什么样的变化，我可以做，以改善它。

如何解释直方图？

Answer 1

tf.summary.histogram接受一个任意的尺寸和形状张量，并将其压缩成由与宽度和计数许多仓的直方图数据结构。例如，假设我们希望将数字[0.5,1.1,1.3,2.2,2.9,2.99]组织到分箱中。我们可以创建三个bin：一个bin，包含0到1之间的所有元素（它将包含一个元素，0.5），一个包含1-2的所有元素的bin（它将包含两个元素1.1和1.3），* 2-3（它将包含三个元素：2.2,2.9和2.99）。

请按照下面的链接了解详情：

sunside answer

Tensorflow documentation