解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 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。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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计量 查询容量统计 父主题： API

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“FiBiNET”三

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按需计量 定义 云商店联营SaaS商品支持按需计量：按需付费、按需套餐包2种计费方式。 按需付费：每个计费周期分别统计各资源的实际使用量，并根据使用量*单价的方式计算出费用，然后从账户余额中扣除对应金额。 按需套餐包：客户开通按需付费后，可以先预付费按需套餐包，每个计费周期分别统

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LR纵向联邦学习主要用于具有线性边界的二分类问题，支持用户双方训练联合逻辑回归（LR）模型。相较于单方训练，纵向联邦LR训练覆盖用户双方特征，模型预测精度更高。 TICS 采用SEAL同态加密确保双方数据交互安全，通过批处理技术进一步提升联邦训练性能。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 样本对齐支持PSI算法

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按需计量 定义 云商店联营SaaS商品支持按需计量：按需付费、按需套餐包2种计费方式。 按需付费：每个计费周期分别统计各资源的实际使用量，并根据使用量*单价的方式计算出费用，然后从账户余额中扣除对应金额。 按需套餐包：客户开通按需付费后，可以先预付费按需套餐包，每个计费周期分别统

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自监督学习（Self-Supervised Learning，简称SSL）是一种机器学习方法，它从未标记的数据中提取监督信号，属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习，从而生成有用的表示，可用于后续任务。它无需额外的人工标签数据，因为监督信号直接从数据本身派生。 有监督学习

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计量统计接口 注册用户登录信息 获取数据集的授权和订阅量信息 北向获取用户信息 北向获取数据集基本信息 北向获取数据集浏览信息 北向获取数据集订阅信息 北向获取用户登录信息 北向获取数据集密级信息 北向获取数据集目录结构信息 北向获取数据集下载信息 北向获取用户执行动作信息 南向权限调用通知数据集数据条目数

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调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，训练效果并不明显。

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行更新。 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。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl：Follow The Regularized Leader 适用于处理超大规模数据的,含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。

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文件管理是 可信智能计算 服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。参与方无需登录后台手动导入模型文件，通过该功能即可将模型文件上传到数据目录，并支持批量删除。在创建联邦学习作业时可以选到上传的脚本模型等文件，提高了易用性及可维护性。 使用场景：管理联邦学习作业所需的脚本、模型、权重文件。 父主题：

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计量单位 创建单位类型 删除单位类型 生效单位类型 失效单位类型 编辑单位类型 查询单位类型 查看单位类型 下载计量类型模板 导出计量类型 批量导入计量类型 创建计量单位 删除计量单位 编辑计量单位 生效计量单位 失效计量单位 父主题： 基础数据管理

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还引入了动态任务图的概念，这使得它可以处理需要灵活调度的工作负载，例如强化学习、超参数调整和其他迭代式算法。 通过提供对分布式计算的支持，Ray促进了更快的模型训练和更有效的资源使用，对于那些希望在多台机器上扩展其应用的研究人员和工程师来说，是一个强有力的工具。同时，Ray生态系统还包括一些高级库，例如Ray

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行更新。 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。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl：Follow The Regularized Leader 适用于处理超大规模数据的，含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。

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计量统计接口 注册用户登录信息 获取数据集的授权和订阅量信息 北向获取用户信息 北向获取数据集基本信息 北向获取数据集浏览信息 北向获取数据集订阅信息 北向获取用户登录信息 北向获取数据集密级信息 北向获取数据集目录结构信息 北向获取数据集下载信息 北向获取用户执行动作信息 数据权限通知数据目录当前模型的样本量接口

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计量单位 计量单位，即物料、产品的单位信息 基本信息 单击菜单列表中基础建模下的计量单位，右侧出现计量单位信息 图1 计量单位 新增计量单位 单击新增（入如下图所示页面） 输入计量单位 单击确认 图2 新增计量单位 父主题： 基础建模

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导出计量类型 操作场景 本文指导您在应用运行态导出计量类型。 前提条件 已登录应用运行态。 操作步骤 在左侧导航栏中，选择“基础数据管理 > 计量单位”，进入“计量单位”页面。 勾选需要导出的计量类型，选择“导入导出批量操作 > 导出选中项”。 在弹出的提示框中，单击“确定”。

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取回指定桶中的归档存储对象。

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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计量话单服务 创建查询任务 查询任务状态 查询Job的数据 父主题： API

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