超参数优化深度学习 更多内容
  • 优化器GUC参数的Hint

    优化器GUC参数的Hint 功能描述 设置本次查询执行内生效的查询优化相关GUC参数。hint的推荐使用场景可以参考各guc参数的说明,此处不作赘述。 语法格式 1 set(param value) 参数说明 param表示参数名。 value表示参数的取值。 目前支持使用Hint设置生效的参数有

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  • 优化器GUC参数的Hint

    优化器GUC参数的Hint 功能描述 设置本次查询执行内生效的查询优化相关GUC参数。hint的推荐使用场景可以参考各guc参数的说明,此处不作赘述。 语法格式 1 set( [@queryblock] param value) 参数说明 @queryblock 见指定Hint

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  • 方案概述

    AI空间算法:AI识别空间大小、动线、风水等维度参数,做到空间合理分区、科学布置; 模型智能布置:学习模型的色系、大小、风格,根据空间算法智能选择适配且搭配美观的模型组合 图5 模型智能布置 核心技术2:自研云渲染技术,实现高画质、交互式的实时渲染效果 云渲染技术 强大AI算力,使能分场景:利用AI算力分技术,可

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  • 优化器GUC参数的Hint

    优化器GUC参数的Hint 功能描述 设置本次查询执行内生效的查询优化相关GUC参数。hint的推荐使用场景可以参考各GUC参数的说明,此处不作赘述。 语法格式 1 set( [@queryblock] param value) 参数说明 @queryblock请参见指定Hin

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  • 优化器GUC参数的Hint

    优化器GUC参数的Hint 功能描述 设置本次查询执行内生效的查询优化相关GUC参数。hint的推荐使用场景可以参考各guc参数的说明,此处不作赘述。 语法格式 1 set(param value) 参数说明 param:表示参数名。 value:表示参数的取值。 目前支持使用Hint设置生效的参数有:

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  • 创建训练服务

    勾选“自动打包”才会展示该参数,表示模型包打包版本。 数据集参数配置 数据集参 设置当前训练任务的数据集参,与模型训练保持一致。 参配置 运行参 运行参的名称,与模型训练保持一致。 单击“创建”,训练任务开始。 单击查看任务运行的详细情况,包括系统日志、运行日志和运行图。在评估报告中查看训练结果。 父主题:

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  • 优化Flink Netty网络通信参数

    优化Flink Netty网络通信参数 操作场景 Flink通信主要依赖netty网络,所以在Flink应用执行过程中,netty的设置尤为重要,网络通信的好坏直接决定着数据交换的速度以及任务执行的效率。 操作步骤 以下配置均可在客户端的“conf/flink-conf.yaml

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  • 排序策略

    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 说明 计算节点信息

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  • 概述

    天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题: 产品介绍

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • 计费说明

    开发或者优化服务,基于脱敏数据,训练深度学习或机器学习模型,形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务,基于脱敏数据,训练深度学习或机器学习模型,形成

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  • 通过特权容器功能优化内核参数

    通过特权容器功能优化内核参数 前提条件 从客户端机器访问Kubernetes集群,需要使用Kubernetes命令行工具kubectl,请先连接kubectl。详情请参见通过kubectl连接集群。 操作步骤 通过后台创建daemonSet,选择nginx镜像、开启特权容器、配置生命周期、添加hostNetwork:

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  • 概述

    天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 OptVerse以开放API(Application Programming

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  • 修订记录

    上架模型包至AI市场 发布推理服务 云端推理框架 2019-10-30 JupyterLab环境编辑界面的菜单优化,对应“特征工程”章节内容调整和优化。 新增如下章节: Notebook开发 创建优化服务 创建Tensorboard 2019-04-30 第一次正式发布。 父主题: 用户指南

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  • 什么是OptVerse

    天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API(Application Programming

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  • 天筹求解器服务简介

    天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题: 服务介绍

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  • 优化Flink Netty网络通信参数

    优化Flink Netty网络通信参数 Flink通信介绍 Flink通信主要依赖netty网络,所以在Flink应用执行过程中,netty的设置尤为重要,网络通信的好坏直接决定着数据交换的速度以及任务执行的效率。 优化Flink Netty网络通信参数方法 以下配置均可在客户端的“conf/flink-conf

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  • 排序策略-离线排序模型

    步长。 学习率:优化算法的参数,决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 数值稳定常量:为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad:自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率,对频繁变化的参数以更小的步长进行更新,而稀疏的参数以更大的步长进行更新。

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  • TPE算法优化的超参数必须是分类特征(categorical features)吗

    TPE算法优化参数必须是分类特征(categorical features)吗 对于优化参数类型,TPE算法本身是没有限制的,但出于面对普通用户节省资源的目的,ModelArts在前端限制了TPE的参数必须是float,如果想离散型和连续型参数混用的话,可以调用rest接口。

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  • 调度概述

    用率,实现降本增效。 功能 描述 参考文档 动态资源卖 根据在线作业和离线作业类型,通过Volcano调度将集群中申请而未使用的资源(即申请量与使用量的差值)利用起来,实现资源卖和混合部署,提升集群资源利用率。 动态资源卖 CPU Burst弹性限流 提供一种可以短暂突破CPU

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  • 模型训练

    FE”。 运行参:模型参数是模型内部的配置变量,参数值可以根据数据自动估算。参数是机器学习的关键,通常从过去的训练数据中总结得出。参区别于参数,是模型外部的配置,必须手工设置和调整,可用于帮助估算模型参数值。请勾选“优化”,第一列设置参名称,第二列设置参类型。第三列和

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