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。 隐向量层L2正则化系数 隐向量层使用的L2正则化系数，作用如“L2正则项系数”描述。默认0.001。 wide部分L2正则化系数 wide层使用的L2正则化系数，作用如“L2正则项系数”描述。默认0.001。 最大迭代轮数 模型训练的最大迭代轮数，默认50。

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。 初始化方法 模型参数的初始化方法。 normal：正态分布 平均值：默认0 标准差：0.001 uniform ：均匀分布 最小值：默认-0.001，均匀分布的最小值，必须小于最大值。 最大值：默认0.001，均匀分布的最大值，必须大于最小值。 xavier： 初始化初始值为

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algorithm_type 是 String 算法名称，推荐系统内部定义，必须为LR、FM、FFM、DEEPFM、PIN中的某一个。 algorithm_parameters 是 JSON 每个算法有其各自的参数列表，包括初始化、最优化、正则项等参数。 逻辑斯蒂回归算法是一种广义的线性回归分析模型

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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过拟合，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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discretization_method 否 离散化连续特征方法，取值如下： equidistant division：根据特征的最小、最大值等距离分隔 "" discretization_bin_num 否 离散化连续特征区间数量 None is_sparse 是 是否是K:V的稀疏特征 False kv_col

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建GPU类型的负载，以tensorflow的图像分类为示例，演示在容器中直接使用GPU训练一个简单的神经网络。 优势 使用容器化的方式做此类人工智能训练与推理有如下优势： 容器化消除环境差异，不需要自己安装各种软件和配套版本，如python，tensorflow，cuda toolkit等软件。

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自动学习 AI要规模化走进各行各业，必须要降低AI模型开发难度和门槛。当前仅少数算法工程师和研究员掌握AI的开发和调优能力，并且大多数算法工程师仅掌握算法原型开发能力，缺少相关的原型到真正产品化、工程化的能力。而对于大多数业务开发者来说，更是不具备AI算法的开发和参数调优能力。这导致大多数企业都不具备AI开发能力。

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能引擎的算法能力：IAM异常检测、DGA检测、DNS挖矿木马检测、DNS可疑 域名 检测。针对不同检测目标，利用有监督、无监督深度神经网络、马尔科夫等算法训练7种AI模型，结合特征规则、分布统计以及外部输入的威胁情报，综合构建检测系统，有效提升威胁分析效率和准确性。 智能化威胁响应

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KhopSample K跳算法 ShortestPathSample 最短路径算法 AllShortestPathsSample 全最短路径算法 FilteredShortestPathSample 带一般过滤条件最短路径 SsspSample 单源最短路径算法 ShortestPa

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P4HyperLogLog)。在当前数据引擎的实现中，hll的数据草图是通过一组32位的桶来存储对应的最大hash。 序列化 数据草图可以通过varbinary进行序列化和反序列化。这使得可以被方便地存储，以备后用。通过合并多个草图，可以在查询分区中所有元素的approx_distinct(

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0.01 param_lambda 使用英文逗号（,）分隔的三个浮点数，分别表示0次项、线性项及二次项的正则化系数。 0.2,0.2,0.2 init_stdev 参数初始化标准差。 0.01 mini_batch_fraction 训练过程中，最小分片大小。 1 tol 判断收敛的忍受度。

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Programming Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过实时访问和调用API获取推理结果，帮助用户自动采集关键数据，打造智能化业务系统，提升业务效率。 媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能

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户产生的行为需要得到即时的反馈，同时结合用户的长期兴趣和短期兴趣进行个性化推荐。 RES提供一站式媒资推荐解决方案，支持针对行为数据实时生成用户的兴趣标签，提供离线、近线、在线三层计算，完成千人千面的个性化媒资推荐。 场景优势 可以实现7*24小时，智能学习用户行为，构建兴趣模型。

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算法发布 上传算法 商品发布 父主题： 发布算法

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discrete_points_num 否 String 连续型超参离散化取值个数。 discrete_values 否 String 离散型超参的取值列表。 表17 algo_configs 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 搜索算法名称。 params 否 Array of A

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算法优化 PERF05-02 通用算法优化 父主题： PERF05 性能优化

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算法参考 算法一览表 PageRank算法 PersonalRank算法 k核算法（k-core） k跳算法（k-hop） 最短路径算法（Shortest Path） 全最短路算法（All Shortest Paths） 带一般过滤条件最短路径（Filtered Shortest

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查找算法 ModelArts提供查找算法功能帮助用户快速查找算法。 操作一：按照名称、镜像、代码目录、描述、创建时间筛选的高级搜索。 操作二：单击右上角“刷新”图标，刷新算法列表。 操作三：自定义列功能设置。 图1 查找算法 如果需要对算法排序，可单击表头中的箭头进行排序。 父主题：

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。长度不超过512个字符。 单击“初始化”，完成算法的初始化过程。 上传文件 将本地算法文件夹拖入框中，或单击此处选择本地文件夹。算法管理会将该文件下的所有子文件上传。 图5 上传文件 文件夹选择完毕后，单击“上传”，算法状态变为“创建中”。 算法文件上传完毕后，单击“上传算法”，同时提示算法已加入上传队列中。

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算法管理 算法创建 算法详情 父主题： 仿真服务

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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