TensorBoardにはどんな機能がありますか？
TensorBoardは、深層学習モデルの訓練プロセスを可視化およびモニタリングするためのツールです。主な機能には次のものがあります。
- TensorBoardを使用すると、ディープラーニングモデルの構造を可視化することができます。それには、各レイヤーの接続関係やパラメータの数などが含まれます。
- TensorBoardは、トレーニングプロセス中の損失関数や精度などの指標の変化を表示して、ユーザーがモデルのトレーニング状況を理解するのに役立ちます。
- TensorBoardを使用すると、ディープラーニングモデル内の画像データ（特徴マップ、畳み込みカーネルなど）を可視化することができ、ユーザーがモデルの動作原理を理解するのに役立ちます。
- TensorBoardを使用すると、深層学習モデルの計算グラフを表示でき、ユーザーがモデルの順伝播と逆伝播プロセスを理解するのに役立ちます。
- TensorBoardは、モデルが学習した埋め込みベクトル（例：Word2Vecの単語ベクトル）を表示し、ユーザーが学習タスクでのモデルのパフォーマンスを理解するのに役立ちます。
- TensorBoardは、トレーニング中の学習率や勾配などの変化を示すことができるため、ユーザーがモデルのトレーニングプロセスを最適化するのに役立ちます。
- TensorBoardは、モデル内の各層の重みとバイアスのヒストグラムを表示することができ、ユーザーがモデルパラメータの分布を理解するのに役立ちます。
