请确保您的数据集中至少存在2种以上的图片分类，且每种分类的图片不少于5张。 操作步骤 参考数据标注章节，确保您的数据已全部完成标注。 在新版自动学习页面，单击数据标注节点的“继续运行”按钮，然后等待工作流按顺序进入训练节点即可。 模型将会自动进入训练，无需人工介入，训练时间相对较长，建

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练模型。 预训练模型 当前服务提供预置预训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”，在“预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”和“训练轮次”。 “学习率”用来控制模型的学习速度，范围为(0,1]。

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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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selected_columns_str 是 需要进行卡方拟合检验列列名 "" labels_rate 是 检验列类别比例，格式为：label1:0.5,label2:0.5，比例和为1 "" 样例 数据样本 配置流程 运行流程 算法参数设置 查看结果 父主题： 数据分析

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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交互时，由于权限相关的问题导致。当界面提示“OBS service Error Me

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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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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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labeler String 标注人。 metadata SearchProp 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。

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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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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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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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2.0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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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的服务器后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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标注文件的云存储路径，对于物体检测是必选字段，对于其他类型是可选字段。 annotation_property String 标注属性。 confidence Double 置信度，数值类型，范围0<=confidence<=1，表示机器标注的置信度。 creation_time String 创建该标注的时

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提交验收任务的样本评审意见 功能介绍 提交验收任务的样本评审意见。 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}/dat

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响应Body参数 参数 参数类型 描述 sample_count Integer 样本数量。 samples Array of DescribeSampleResp objects 样本列表。 表4 DescribeSampleResp 参数 参数类型 描述 check_accept Boolean

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用Scikit-Learn的StandardScaler进行了归一化。为了模拟横向联邦学习场景，将数据集随机划分为三个大小类似的部分：（1）xx医院的训练集；（2）其他机构的训练集；（3）独立的测试集，用于准确评估横向联邦学习得到的模型准确率。此外由于原始的数据集较小，采用了Im

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开发模式：请选择“Jupyterlab交互式开发”。 规格：选择Jupyterlab环境部署的容器规格大小。时序预测也会推荐使用深度学习算法，建议选择大规格“8核|32G”，否则模型训练时长会达到1小时。 实例：从下拉框中选择“新建一个环境”。 单击“创建”，等待Jupyterlab环境创建完成，约需要2分钟。

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取值范围：整型，1~10(秒)。 默认值：1s asp_flush_rate 参数说明：当内存中样本个数达到asp_sample_num时，会按一定比例把内存中样本刷新到磁盘上，asp_flush_rate为刷新比例。该参数为10时表示按10：1进行刷新。 该参数属于SIGHUP类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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