最近，我们开源了一个名为Picasso深度学习可视化工具。由于经常要跟各种神经网络架构打交道，我们开发Picasso的目的，就是为了让人能够更容易看到我们所有模型的视觉效果，因为这些模型早已被整合进我们的汽车产品——当遇到道路分叉或目标检测失败时能够解释具体的原因，广告产品——可以解释为什么某些创意能获得更高的点击率，医学成像产品——用以分析CT或X光照片的哪些区域出现异常。

https://medium.com/merantix/picasso-a-free-open-source-visualizer-for-cnns-d8ed3a35cfc5

https://github.com/merantix/picasso

下图是开源可视化工具Picasso的一个预览

Picasso 可视化工具预览

总结

我在本文中分享了Merantix应用深度学习解决实际问题过程中的三项很重要的心得。我希望这些想法能为那些打算在实际业务中使用深度学习的人带来帮助。

正如本文开篇所描述的，用深度学习处理现实问题时，除了相关的技术和数据，你还需要很多其他的技巧、诀窍与心得（级联模型、智能增强、合理的评价标准、建立可重用的训练管道、有效推断与减小模型大小，等等）。

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