模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。

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模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。

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模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。

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脚本中加粗斜体内容请替换为实际的命名空间前缀。 // 配置页面的bpm参数bp.name，通过submitTask方法启动BPM并提交工单数据workOrderData到BPM context.$page.params["bp.name"] = "HW__WorkOrderBpm"; let

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时间列：参考“目标列”的操作，将“时间列”设置为数据集中的时间列，本次数据集的时间列为“time”。 预测长度：预测的样本数量，默认值“1”。例如当前数据是按小时采集的3000条样本数据，如果想通过模型预测未来1天的样本数据，因为按小时采集，所以为24条数据，那么“预测长度”需要配置为“24”。 预测粒度：保持默认值。

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1：按manifest文件导入 imported_sample_count Long 已导入的样本数量。 imported_sub_sample_count Long 已导入的子样本数量。 processor_task_id String 预处理任务ID。 processor_task_status

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提供分层展示的数据目录，用户可以方便快捷的查询需要的数据集信息，支持基于表名称、字段属性、关键字的查找和全文搜索。 数据样本预览 可以选定某个数据集，预览元数据信息和样本数据。 数据集订阅 用户选择需要的数据集，订阅下载到个人的租户空间或本地，供后续的AI模型训练使用。 订阅通知服务 订阅数据集后，数据集中数据有变化时，及时通知到用户。

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概要 本章节主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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可继续进行操作。终止操作则强行结束一个BPM实例，可在历史任务中查看。 URI PUT AstroZero 域名 /u-route/baas/bp/v2.0/runtime/instances/{instance_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 instance_id

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目前不支持用户自定义成员任务分配，数据是平均分配的。 当数量和团队成员人数不成比例，无法平均分配时，则将多余的几张图片，随机分配给团队成员。 如果样本数少于待分配成员时，部分成员会存在未分配到样本的情况。样本只会分配给labeler，比如10000张都是未标注，且5个都是labeler的话，那就是每个人分2000。

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1：按manifest文件导入 imported_sample_count Long 已导入的样本数量。 imported_sub_sample_count Long 已导入的子样本数量。 processor_task_id String 预处理任务ID。 processor_task_status

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在顶部导航栏中，选择“质量管理 > 质量计划 > 工单质检单”。 进入“工单质检单”页面。 设置指定查询条件，以下参数均为可选配置。 工单号 产品编码 工序 质检单号 质检类型 单击“查询”。 可在查询结果中查看工单质检单的质检分组、样本数、应检数、已检数、不良数量等信息。 （可

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模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 如果分割效果不好，建议检测图

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由于客户业务场景发生变化导致算法周度平均准确率下降，不满足项目验收标准的，由华为云AI辅助运营工程师采集现场负样本数据，输出《xx算法负样本数据收集报告》，通过客户评审与验收。 R S 5 算法迭代优化 在完成采集现场负样本数据后，由华为云AI辅助运营工程师进行算法迭代优化，输出《xxAI算法迭代报告》，通过客户评审与验收。

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《xx项目辅助运营方案》 算法API对接指导 《xx算法API对接指导》 算法指标统计 《xx算法指标统计报告》 算法负样本收集 《xx算法负样本数据收集报告》 算法迭代优化 算法镜像、《xxAI算法迭代报告》 视频分析点位更新 《xx视频分析点位方案》 算法作业更新升级 《xx算法作业更新升级报告》

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Int 分解后的特征向量的长度。取值范围[1,100]，默认10。 神经网络结构 (architecture) 是 List[Int] 神经网络的层数与每一层神经元节点个数。每一层神经元节点数不大于5000，神经网络层数不大于10。默认为400,400,400。 神经元值保留概率

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。 挖掘数据特性，创新算法架构 在算法方面，分析DNS域名格式特点，创新的结合BERT思想构造三通道CNN模型，相比传统直接将域名输入到神经网络的方法具有更好的检测效果，在业界内较先采用。 多模型协同检测，准确识别威胁 威胁检测服务 除威胁情报和规则基线检测外，还提供4类基于AI智

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1000多个AI训练集，30000多个网络特征。 高质量标注数据多：通过专业标注工具和专家经验，积累海量标注样本，累计已有1亿条电信标注样本数据。 电信 数据治理 高效，数据处理效率提升2倍以上 数据属性易理解：集成50000多种属性的数据字典，降低用户使用电信数据门槛。 数据治理效

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账号相关问题 个人用户和个体用户能否使用 隐私保护通话 服务？ BP账户能使用隐私保护通话服务吗？ IAM用户能使用隐私保护通话服务吗？ 购买隐私保护通话业务是否需要进行企业认证？账号经过企业认证了X号码还是无法购买？ 开通隐私保护通话时“立即申请”是灰色或页面一直显示“loading

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是否支持Keras引擎？ 开发环境中的Notebook支持。训练作业和模型部署（即推理）暂时不支持。 Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本

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“多层感知机分类”节点可用于建立一个基于前馈人工神经网络的分类模型。 前馈人工神经网络采用一种单向多层结构。其中每一层包含若干个神经元，同一层的神经元之间没有互相连接，层间信息的传送只沿一个方向进行。其中第一层称为输入层。最后一层为输出层，中间为隐层。K+1层前馈神经网络矩阵形式如下表示，其中X为特

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