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    bp神经网络过拟合 更多内容
  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    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。 降低正则化约束。 正则化约束是为了防止模型拟合,如果模型压根不存在过拟合而是欠拟合了,那么就考虑是否降低正则化参数λ或者直接去除正则化项。 父主题: 功能咨询

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  • 排序策略-离线排序模型

    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拟合。默认0。 正则损失计算方式 正则损失计算当前有两种方式。

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  • 排序策略

    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拟合。默认0。 正则损失计算方式 正则损失计算当前有两种方式。

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  • 使用Tensorflow训练神经网络

    使用Tensorflow训练神经网络 应用场景 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用(如Tensorflow、Caffe)均采用容器化方式运行,并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力,并且都是任务型计算,需要快速申请大量资源,计算任务完成后快速释放。本文将演示在云容器

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  • 为什么微调后的盘古大模型只能回答训练样本中的问题

    ,一旦输入了一个从未出现的数据(目标任务相同),回答却完全错误。这种情况可能是由于以下几个原因导致的,建议您依次排查: 训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题,这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了拟合。请检查训练参数中的 “

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  • 提交排序任务API

    更容易出现拟合。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。 核函数特征交互神经网络是深度网络因

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  • 为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答

    过规则进行清洗。 训练参数设置:若数据质量存在问题,且因训练参数设置的不合理而导致拟合,该现象会更加明显。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,适当降低这些参数的值,降低拟合的风险。 父主题: 大模型微调训练类问题

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  • 为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码

    过规则进行清洗。 训练参数设置:若数据质量存在问题,且因训练参数设置的不合理而导致拟合,该现象会更加明显。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,适当降低这些参数的值,降低拟合的风险。 推理参数设置:请检查推理参数中的“温度”或“核采样”等参数的设置,适当减

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  • 如何评估微调后的盘古大模型是否正常

    评估模型效果的方法有很多,通常可以从以下几个方面来评估模型训练效果: Loss曲线:通过Loss曲线的变化趋势来评估训练效果,确认训练过程是否出现了拟合或欠拟合等异常情况。 模型评估:使用平台的“模型评估”功能,“模型评估”将对您之前上传的测试集进行评估。通过查看测试集样本的PPL、BLEU和

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  • 如何调整训练参数,使盘古大模型效果最优

    训练轮数是指需要完成全量训练数据集训练的次数。训练轮数越大,模型学习数据的迭代步数就越多,可以学得更深入,但过高会导致拟合;训练轮数越小,模型学习数据的迭代步数就越少,过低则会导致欠拟合。 您可根据任务难度和数据规模进行调整。一般来说,如果目标任务的难度较大或数据量级很小,可以使用较大的训练轮数,反之可以使用较小的训练轮数。

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  • 数据量和质量均满足要求,为什么盘古大模型微调效果不好

    : 训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题,这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,根据实际情况调整训练参数,帮助模型更好学习。 Prompt设置:请检查您使

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  • 策略参数说明

    是 Double 叠加在模型的1范数之上,用来对模型值进行限制防止拟合。取值范围[0,1],默认值为0。 L2正则项系数(lambda2) 是 Double 叠加在模型的2范数之上,用来对模型值进行限制防止拟合。取值范围[0,1],默认值为0。 学习率(learning_rate)

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  • 大模型开发基本概念

    保持或接近模型的最佳性能。 拟合 拟合是指为了得到一致假设而使假设变得过度严格,会导致模型产生“以偏概全”的现象,导致模型泛化效果变差。 欠拟合拟合是指模型拟合程度不高,数据距离拟合曲线较远,或指模型没有很好地捕捉到数据特征,不能够很好地拟合数据。 损失函数 损失函数(Loss

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  • 关联过伙伴的费用账单

    关联伙伴的费用账单 如果您关联伙伴,想查看关联期间的账单数据信息时,可以参考当前页面的操作。 切换运营实体的场景 普通客户关联合作伙伴后,运营实体从华为云切换为合作伙伴账号。 合作伙伴子客户取消关联成为普通客户后,运营实体从合作伙伴账号切换为华为云。 合作伙伴子客户取消关联并

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  • 创建科学计算大模型训练任务

    止模型拟合。这个值越大,删除的路径越多,模型的正则化效果越强,但同时也可能会降低模型的拟合能力。取值范围:[0,1)。 特征删除概率 用于定义特征删除机制中的删除概率。特征删除(也称为特征丢弃)是另一种正则化技术,它在训练过程中随机删除一部分的输入特征,以防止模型拟合。这个值

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  • BP账户能使用消息&短信服务吗?

    BP账户能使用消息&短信服务吗? 不能。BP账户及其子账户都不能开通和使用华为 云消息 &短信服务。 父主题: 认证相关

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  • Octopus开发基本流程?

    基于平台上创建好的数据集,可对自定义算法或内置算法进行训练,并对生成的模型进行评估,也可进一步用于预标注。 模型评估 在建模过程中,由于偏差过大导致的模型欠拟合以及方差过大导致的拟合的存在,因此需要一套评价体系,来评估模型的泛化能力。 在线仿真 仿真即通过软件模拟车辆行驶的路况和场景,不需要真实的环境和硬件

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  • BP账户能使用隐私保护通话服务吗?

    BP账户能使用 隐私保护通话 服务吗? 不能。BP账户不能开通和使用隐私保护通话服务。 父主题: 账号相关问题

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  • 启动BPM

    * as bp from "bp"; //......(其他代码) const client = bp.newInstanceClient(); client.start(BPM名称, BPM版本号, BPM中定义的变量); 脚本样例如下: import * as bp from

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  • 启动AstroZero工作流

    * as bp from "bp"; //......(其他代码) const client = bp.newInstanceClient(); client.start(工作流名称, 工作流版本号, 工作流中定义的变量); 脚本样例如下: import * as bp from

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  • 认证相关

    认证相关 个人用户能使用消息&短信服务吗? BP账户能使用消息&短信服务吗? IAM用户能使用消息&短信服务吗? 合作伙伴账号能使用短信服务吗? 消息&短信服务是否支持海外站点接入? 短信服务接入是否支持IP白名单?如何配置?

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