Gluon框架提供了丰富的工具和功能来支持模型调试和改进。以下是一些主要功能：
数据可视化：Gluon框架提供了内置的可视化工具，可以帮助用户查看模型训练过程中的损失曲线、准确率曲线等信息，以及展示模型训练过程中的权重分布、梯度分布等信息。
模型解释性：Gluon框架支持解释性机器学习，可以通过解释性工具来解释模型的预测结果，帮助用户理解模型的决策过程。
模型调试：Gluon框架提供了丰富的调试工具，可以帮助用户检测模型中的错误和问题，如梯度爆炸、梯度消失等问题，并提供了相应的解决方案。
模型评估：Gluon框架提供了多种评估指标和工具，可以帮助用户评估模型的性能，如准确率、精确率、召回率等指标。
通过以上功能和工具，Gluon框架可以帮助用户更好地调试和改进模型，提高模型的性能和泛化能力。
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