NeuroViz 项目简介 / Project Overview
NeuroViz 是一个创新的神经网络可视化工具，旨在为机器学习研究人员和开发者提供全面、直观的模型分析功能。通过 NeuroViz ，用户可以轻松地查看神经网络的结构、跟踪训练过程，并深入分析模型的内部特征和决策过程。
NeuroViz is an innovative neural network visualization tool designed to provide comprehensive and intuitive model analysis for machine learning researchers and developers. With NeuroViz , users can easily view the structure of neural networks, track the training process, and deeply analyze the internal features and decision-making processes of the models. 主要功能 / Key Features
网络结构可视化 / Network Structure Visualization :
自动生成神经网络的图形化结构图，清晰展示各层及其连接。
Supports model import and visualization from various deep learning frameworks (e.g., TensorFlow, PyTorch, Keras).
训练过程监控 / Training Process Monitoring :
实时绘制训练过程中的损失函数和准确率曲线。
Provides performance comparisons of training and validation data to help identify overfitting and underfitting issues.
特征图和激活可视化 / Feature Map and Activation Visualization :
使用 Grad-CAM 和 Saliency Maps 技术可视化卷积层的特征图，揭示模型对输入数据的关注区域。
Intuitively displays the activation of the model at different layers.
高维数据降维 / High-Dimensional Data Dimensionality Reduction :
利用 t-SNE 和 PCA 技术，将高维特征降维到二维或三维空间中，展示数据的分布和聚类情况。
用户友好的界面 / User-Friendly Interface :
直观的图形用户界面，支持交互式操作，允许用户自定义可视化选项。
Supports exporting visualization results and charts for reports and presentations.
贡献 / Contributing
欢迎任何形式的贡献！请查看 CONTRIBUTING.md 文件以获取更多信息。 许可证 / License
此项目采用 MIT 许可证。有关详细信息，请参阅 LICENSE 文件。
这个 README 文件的双语介绍可以帮助不同语言的用户理解项目的内容和使用方法。根据需要，你可以进一步调整或扩展。