整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值。 逻辑回归/FiBiNET 学习率 控制权重更新的幅度，影响训练收敛速度和模型精度，取值范围为0~1。 迭代次数 完成全部样本训练的次数，取值为正整数。 批大小 单次训练使用的样本数，取值为正整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值 自定义配置：

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整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值。 逻辑回归/FiBiNET 学习率 控制权重更新的幅度，影响训练收敛速度和模型精度，取值范围为0~1。 迭代次数 完成全部样本训练的次数，取值为正整数。 批大小 单次训练使用的样本数，取值为正整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值 自定义配置：

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的能力。 在形成可用的训练数据前，需要对这些影像数据进行正负样本的手工分类，符合标准的影像作为模型训练中的正样本数据。实际操作中，我们通过对单个影像实例进行查看和对比，在界面上设置“AI训练”或“学习案例”，以标识出正样本。 专家经验库按不同采集来源的图片与视频进行分类，分为任务

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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objects 样本标签列表。 metadata 否 SampleMetadata object 样本metadata属性键值对。 name 否 String 样本文件名称，名称不能包含!<>=&"'特殊字符，长度为0-1024位。 sample_type 否 Integer 样本类型。可选值如下：

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水平正负柱图 本章节主要介绍水平正负柱图组件各配置项的含义。 图1 水平正负柱图 样式 尺寸位置 图表尺寸：设置图表的宽和高。单位为px。 图表位置：设置图表在画布中的位置。单位为px。 全局样式 字体：设置图表中文字的字体。 柱子样式 柱子宽度：设置柱子的宽度。 柱子圆角度：设置柱子的圆角度。

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面向个人/组织的云端多人协同样本标注与管理，支持基于多光谱、SAR、高光谱、无人机等航天航空影像及时空地理矢量数据进行标注，覆盖目标识别、语义分割、变化检测三种场景，实现从样本标注、质检、审核、样本集制作、入库管理全流程。 图5 多人协同的样本标注1 图6 多人协同的样本标注2 支持上传矢

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批量删除样本 根据样本的ID列表批量删除数据集中的样本。 dataset.delete_samples(samples) 示例代码 批量删除数据集中的样本 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import

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批量删除样本 功能介绍 批量删除样本。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/datasets/{dataset

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的数据碰撞后的正负样本总数，正负样本总数相加即为双方共有数据的总数。 select sum( case when i.label > 0 then 1 else 0 end ) as positive_count, sum(

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新建固定比例外呼 固定比例外呼是按比例分配给空闲座席来提高呼叫效率的外呼方式。比例可根据业务目标、空闲座席数量适当调整。固定比例外呼可与潜在客户快速建立联系，在大批量待呼号码场景下，使用固定比例外呼和其他外呼方式相比，优势明显。 前提条件 用户账号的平台角色请设置成话务员。 联系

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样本管理 查询样本列表 查询单个样本详情 批量删除样本 父主题： 数据管理

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样本对齐 单击右下角的下一步进入“样本对齐”页面，这一步是为了进行样本的碰撞，过滤出共有的数据交集，作为后续步骤的输入。企业A需要选择双方的样本对齐字段，并单击“对齐”按钮执行样本对齐。执行完成后会在下方展示对齐后的数据量及对齐结果路径。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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本节实验不再将训练集均匀划分到两个参与方，而是以不同的比例进行划分，从而探究当参与方数据量不同时，模型性能的变化情况。具体划分如下所示。实验中训练轮数固定为10，迭代次数固定为50。 参与方持有的样本数目信息 Host所持样本占比(%) Host样本数 Guest样本数 0.2 2946 11786 0

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集，不支持启动主动学习和自动分组任务，支持预标注任务。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手

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数据清洗是在数据校验的基础上，对数据进行一致性检查，处理一些无效值。例如在深度学习领域，可以根据用户输入的正样本和负样本，对数据进行清洗，保留用户想要的类别，去除用户不想要的类别。 数据选择：数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采集图片

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查询样本对齐结果 功能介绍 查询样本对齐结果 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/sample-alignment-result 表1 路径参数

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径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称

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题。 学习率衰减比率 学习率衰减后的比率，用于控制训练过程中学习率的下降幅度。经过衰减后，学习率的最低值由初始学习率和衰减比率决定。其计算公式为：最低学习率 = 初始学习率 * 学习率衰减比率。也就是说，学习率在每次衰减后不会低于这个计算出来的最低值。 热身比例 热身比例是指在模

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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练样本”或“学习案例样本”页签，单击样本下方的/。 单个下载样本：在“样本库”、“AI训练样本”或“学习案例样本”页签，单击样本下方的或单击样本，在样本详情页面单击样本中的 按任务归类 单击对应的“采集样本数量”、“AI训练样本数”或“学习案例样本数”列的数值，“可以进入到样本清单明细页面，查看当前的样本明细

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