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Description
https://github.com/CalculatedContent/WeightWatcher
WeightWatcher （WW） 是一种开源诊断工具，用于分析深度神经网络 （DNN），无需访问训练甚至测试数据。它基于对深度学习为什么有效的理论研究，基于我们的重尾自正则化理论（HT-SR）。它使用随机矩阵理论（RMT），统计力学和强相关系统的想法。
它可用于：
分析预先训练/训练的pyTorch，Keras，DNN模型（Conv2D和Dense layers）
监视模型和模型层，以查看它们是否过度训练或过度参数化
预测不同模型的测试精度，无论有没有训练数据
在压缩或微调预训练模型时检测潜在问题
层警告标签：过度训练;训练不足
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