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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产品优势 识别准确率高 采用最新一代 语音识别 技术，基于深度神经网络（Deep Neural Networks，简称DNN）技术，大大提高了抗噪性能，使识别准确率显著提升。 识别速度快 把语言模型、词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络，同时在工程上进行了大量的优化，大幅提升解码速度，使识别速度在业内处于领先地位。

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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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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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子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过

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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力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，

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二进制类型 概述 MySQL BIT数据类型被用于存储比特值。一种类型允许存储位值，可以从1到64。 MySQL BINARY和VARBINARY 类似CHAR并且VARCHAR，只不过它们包含二进制字符串。 类型对照 表1 二进制类型对照表 MySQL二进制类型 MySQL INPUT

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二进制类型 GaussDB (DWS)支持的二进制类型请参见表1。 表1 二进制类型 名称 描述 存储空间 BLOB 二进制大对象 目前BLOB支持的外部存取接口仅为： DBMS_LOB.GETLENGTH DBMS_LOB.READ DBMS_LOB.WRITE DBMS_LOB

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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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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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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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欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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二进制类型 GaussDB支持的二进制类型如表1所示。 表1 二进制类型 名称 描述 存储空间 BLOB 二进制大对象。 目前BLOB支持的外部存取接口仅为： DBE_LOB.GET_LENGTH DBE_LOB.READ DBE_LOB.WRITE DBE_LOB.WRITE_APPEND

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二进制类型 GaussDB支持的二进制类型请参见表1。 表1 二进制类型 名称 描述 存储空间 BLOB 二进制大对象。 目前BLOB支持的外部存取接口仅为： DBE_LOB.GET_LENGTH DBE_LOB.READ DBE_LOB.WRITE DBE_LOB.WRITE_APPEND

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二进制类型 GaussDB支持的二进制类型请参见表1。 表1 二进制类型 名称 描述 存储空间 BLOB 二进制大对象 目前BLOB支持的外部存取接口仅为： DBE_LOB.GET_LENGTH DBE_LOB.READ DBE_LOB.WRITE DBE_LOB.WRITE_APPEND

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于信

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二进制类型 GaussDB支持的二进制类型请参见表1。 表1 二进制类型 名称 描述 存储空间 BLOB 二进制大对象。 目前BLOB支持的外部存取接口仅为： DBE_LOB.GET_LENGTH DBE_LOB.READ DBE_LOB.WRITE DBE_LOB.WRITE_APPEND

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二进制类型 GaussDB支持的二进制类型请参见表1。 表1 二进制类型 名称 描述 存储空间 BLOB 二进制大对象 目前BLOB支持的外部存取接口仅为： DBE_LOB.GET_LENGTH DBE_LOB.READ DBE_LOB.WRITE DBE_LOB.WRITE_APPEND

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二进制类型 GaussDB(DWS)支持的二进制类型请参见表1。 表1 二进制类型 名称 描述 存储空间 BLOB 二进制大对象 目前BLOB支持的外部存取接口仅为： DBMS_LOB.GETLENGTH DBMS_LOB.READ DBMS_LOB.WRITE DBMS_LOB

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二进制类型 GaussDB(DWS)支持的二进制类型请参见表1。 表1 二进制类型 名称 描述 存储空间 BLOB 二进制大对象 目前BLOB支持的外部存取接口仅为： DBMS_LOB.GETLENGTH DBMS_LOB.READ DBMS_LOB.WRITE DBMS_LOB

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