作者介绍
背景/挑战
DNN的发展趋势
- 数量猛增
- 结构复杂
- 种类繁多
基于以上事实，本文认为对于科研人员和学习者而言，需要有一个高效的DNN探索工具来帮助他们快速的梳理现有的DNN成果，提高学习的效率。
本文提出了如下图所示的DNN Genealogy可视化方案。包含data module 和visualzation module两大模块。
Data Module
通过上述自动+半手动的方法从16465篇论文中得到了140篇论文，并从中提取出66种DNN。对于每种GNN，本文从架构、性能统计、相关论文和文字简介四个方面对每个GNN进行总结。由此每种GNN作为一个节点，他们之间的关联作为边，就得到的一张有向无环图，用于后续的可视化。下图是这66种DNN所包含的9种架构：
Visualzation Module
Evolution visualization
DNN Viusalization
系统界面
案例分析
理解 DNNs
- 探索和学习 DNNs
- 理解DNNs的演化模式
Applying DNNs
- 选择合适的DNN
- 生成设计DNNs的教程
局限
- 忽略了训练方法
- 支持的DNN类型有待扩展
- DOI设计不够合理
Questions & Discussion：
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