法。 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0.1。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数：叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数：叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。

查看更多 →

行作业生成的结果、日志文件也会输出到数据目录，供用户查看、获取。 文件管理 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。

查看更多 →

因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算节点 数据

查看更多 →

可自行选择您需要预测的列名。 标签列是预测模型的输出。模型训练步骤将使用全部信息训练预测模型，该模型以其他列的数据为输入，以标签列的预测值为输出。部署上线步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明： “输出路径”是存储自动学习在运行过程中所有产物的路径。

查看更多 →

自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

查看更多 →

联邦学习&重训练，保障模型应用效果 支持联邦学习，模型可以采用多地数据进行联合训练，提升样本多样性，提升模型效果 支持迁移学习，只需少量数据即可完成非首站点模型训练，提升模型泛化能力 模型自动重训练，持续优化模型效果，解决老化劣化问题 预置多种高价值通信增值服务，缩短模型交付周期

查看更多 →

日志生成指标 本文介绍云日志服务日志生成指标的规则总数说明和使用限制。 图1 日志生成指标规则总数说明 表1 日志生成指标使用限制说明 类别 限制项 说明 备注 日志生成指标 1个账号的日志生成指标-规则总数 单个账号的日志生成指标规则数，默认限制<=10，该限制是软件层面的元数据限制。

查看更多 →

构造函数生成 使用此Source Action添加初始化选定类字段的类构造函数。 CodeArts IDE还将提示您选择超类的构造函数（如果有），以便在生成的构造函数中调用它。超类构造函数的参数与当前类的选定字段组合。 父主题： 代码生成

查看更多 →

参数类型 描述 security_mode 否 Boolean 生成证书的安全模式： true：安全模式（证书由系统托管，每个用户名只能生成一个证书，每个组织生成上限100个） false：非安全模式（证书由用户自己保障，不限制生成数量） 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数

查看更多 →

下标生成函数 generate_subscripts(array anyarray, dim int) 描述：生成一系列包括给定数组的下标。 返回值类型：setof int 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 SELECT generate_subscripts('{NULL

查看更多 →

参数 参数类型 描述 access_key String 接入名，随机生成8位字符串 最小长度：0 最大长度：8 access_code String 接入凭证。 最小长度：0 最大长度：1024 请求示例 生成接入凭证，接入凭证类型为amqp。 POST https://{end

查看更多 →

生成AK、SK 注册并登录云商店，单击云商店首页右上角的“卖家中心”，进入卖家中心后台。 单击卖家中心左上角的“控制台”，进入管理控制台。 单击页面右上角的用户名，在下拉列表中单击“我的凭证”，进入“我的凭证”页面。 单击页面左侧导航中的“管理访问密钥”，进入“访问密钥”页面。

查看更多 →

此案例函数逻辑清晰，但是正则的编写对研发人员来说往往需要翻阅资料，较为耗时。 使用代码生成直接生成对应的处理函数，开发人员在此基础上微调即可满足业务要求。 生成日期处理函数 使用代码生成，直接根据上述描述生成代码。 案例总结 可以使用代码生成，快速生成常见的基础算法，让开发人员专注于复杂逻辑处理上。 父主题： CodeArts

查看更多 →

Gallery订阅的算法构建模型。使用自定义算法构建模型示例请参考使用自定义算法在ModelArts上构建模型。 关于训练作业日志、训练资源占用等详情请参考查看训练作业日志。 停止或删除模型训练作业，请参考停止、重建或查找作业。 模型超参自动调优指南，请参考自动模型优化（AutoSearch）。

查看更多 →

横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

查看更多 →

自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

查看更多 →

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

查看更多 →

自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

查看更多 →

自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

查看更多 →

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

查看更多 →

学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

查看更多 →