一次训练所选取的样本数。 训练数据集切分数量 将整个数据集切分成多个子数据集，依次训练，每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM，结合了FM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。 表2 深度网络因子分解机参数说明

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sample_data Array of strings 样本数据列表。 sample_dir String 样本所在路径。 sample_id String 样本ID。 sample_name String 样本名称。 sample_size Long 样本大小或文本长度，单位是字节。 sample_status

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联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题： 计算节点API

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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默认不启用。启用后，需设置对应的训练验证比例。 输入“训练集比例”，数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后，“验证集比例”自动填充。“训练集比例”加“验证集比例”等于1。 “训练集比例”即用于训练模型的样本数据比例；“验证集比例”即用于验证模型的样本数据比例。“训练验证比例”会影响训练模板的性能。

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数据集版本发布失败 出现此问题时，表示数据不满足数据管理模块的要求，导致数据集发布失败，无法执行自动学习的下一步流程。 请根据如下几个要求，检查您的数据，将不符合要求的数据排除后再重新启动自动学习的训练任务。 ModelArts.4710 OBS权限问题 ModelArts在跟OBS交互

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压缩类型，支持： 1：未压缩 2：高级压缩。 BLKCNT_CMP 样本被压缩后占用的块数。 BLKCNT_UNCMP 样本未压缩占用的块数。 ROW_CMP 样本被压缩后单个块内可容纳的行数。 ROW_UNCMP 样本未被压缩时单个数据块可容纳的行数。 CMP_RATIO 压缩比，

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，图像分类项目中，至少有两种以上的分类，每种分类的样本不少于20张。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 在上传数据时，请选择非加密桶进行上传，否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 用于训练

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使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模 场景描述 准备数据 发布数据集 创建可信联邦学习作业 选择数据 样本对齐 筛选特征 模型训练 模型评估 父主题： 纵向联邦建模场景

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查询实例容灾切换的故障节点比例 功能介绍 查询实例容灾切换的故障节点比例。 接口约束 该接口支持GeminiDB Cassandra 数据库实例。 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。

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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malloc_failures：每个采集间隔内的内存分配失败次数。 D_state_rate：D状态线程比例。 R_state_rate：R状态线程比例。 S_state_rate：S状态线程比例。 db_state：数据库的状态（68表示D、82表示R、83表示S）。 cpu_usage：CPU使用率，上限100。

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malloc_failures：每个采集间隔内的内存分配失败次数。 D_state_rate：D状态线程比例。 R_state_rate：R状态线程比例。 S_state_rate：S状态线程比例。 db_state：数据库的状态（68表示D、82表示R、83表示S）。 cpu_usage：CPU使用率，上限100。

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malloc_failures：每个采集间隔内的内存分配失败次数。 D_state_rate：D状态线程比例。 R_state_rate：R状态线程比例。 S_state_rate：S状态线程比例。 db_state：数据库的状态（68表示D、82表示R、83表示S）。 cpu_usage：CPU使用率，上限100。

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train_evaluate_ratio 否 String 根据版本切分比例筛选版本。根据逗号分隔最小和最大切分比例，筛选出切分比例在此范围内的版本，例如：“0.0,1.0”。说明：如果参数值为空或无该参数，系统默认不根据版本切分比例筛选数据集。 version_format 否 Integer

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accepted_sample_count Integer 通过的样本数目。 checked_sample_count Integer 已验收的样本数目。 pass_rate Double 样本的通过率。 rejected_sample_count Integer 驳回的样本数目。 sampled_sample_count

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malloc_failures：每个采集间隔内的内存分配失败次数。 D_state_rate：D状态线程比例。 R_state_rate：R状态线程比例。 S_state_rate：S状态线程比例。 db_state：数据库的状态（68表示D、82表示R、83表示S）。 cpu_usage：CPU使用率，上限100。

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object 通过样本属性搜索。 parent_sample_id String 父样本ID。 sample_dir String 根据样本所在目录搜索（目录需要以/结尾），只搜索指定目录下的样本，不支持目录递归搜索。 sample_name String 根据样本名称搜索（含后缀名）。

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选择可参照表1中的template列 max_samples 50000 用于指定训练过程中使用的最大样本数量。如果设置了这个参数，训练过程将只使用指定数量的样本，而忽略其他样本。这可以用于控制训练过程的规模和计算需求 overwrite_cache true 用于指定是否覆盖缓

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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