多项式拟合曲线系数 更多内容
  • 带宽曲线

    带宽曲线 功能介绍 带宽曲线 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/aad/domains/waf-info/flow/bandwidth 表1 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 domains 否 String 不传时代表全部 域名 value_type

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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。 过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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  • 如何评估微调后的盘古大模型是否正常

    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过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

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  • 排序策略-离线排序模型

    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。 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

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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

    这种情况可能是由于以下原因导致的,建议您排查: 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欠拟合或过拟合。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。

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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

    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过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,适当降低这些参数的值,降低过拟合的风险。 数据质量:请检查训练数据的质量,若训

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  • 聚类系数(cluster

    聚类系数(cluster_coefficient)(1.0.0) 表1 response_data参数说明 参数 类型 说明 cluster_coefficient Double 聚类系数。 statistics Boolean 是否仅返回全图平局聚类系数,默认为true。 父主题:

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  • 排序策略

    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。 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。 正则损失计算方式

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  • 为什么在微调后的盘古大模型中输入训练样本问题,回答完全不同

    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欠拟合,模型没有学到任何知识。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,适当增大“

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  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    cluster数,正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 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:

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  • 采样方式介绍

    联合概率分布采样 联合概率分布采样假设连续型参数符合正态分布,支持录入连续型参数之间的相关系数(值为1时,表示变量完全正相关。值为0时,表示变量间独立。值为-1时,表示变量完全负相关),并根据参数分布和相关系数进行联合概率分布采样。而离散型参数根据给定的取值列表进行随机采样。 重要型采样

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  • 关系数据库连接

    系数据库连接 介绍 通过JDBC连接,可以对以下关系型数据库抽取、加载数据: 云数据库 PostgreSQL 云数据库 SQL Server PostgreSQL Microsoft SQL Server 连接样例 { "links": [ {

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  • 查询用例的AW曲线图

    RtmpBrokens object RTMP曲线数据 streaming_error_brokens StreamingErrorBrokens object 流媒体错误曲线数据 tps_brokens TpsBrokens object tps、响应时间曲线数据 vusers_brokens

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  • 创建科学计算大模型训练任务

    止模型过拟合。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,以防止模型过拟合。这个值

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  • 采样方式有几种?

    联合概率分布采样 联合概率分布采样假设连续型参数符合正态分布,支持录入连续型参数之间的相关系数(值为1时,表示变量完全正相关。值为0时,表示变量间独立。值为-1时,表示变量完全负相关。),并根据参数分布和相关系数进行联合概率分布采样。而离散型参数根据给定的取值列表进行随机采样。 重要型采样

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  • 创建模型微调任务

    LoRA参数配置说明 参数英文名 参数中文名 参数说明 lora_rank 秩 LoRA微调中的秩。 lora_alpha 缩放系数 LoRA微调中的缩放系数。 target_modules LoRA微调层 LoRA微调的layer名关键字。 baichuan系列:down_proj

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  • 关系数据库增量迁移

    系数据库增量迁移 CDM 支持对关系型数据库进行增量迁移,全量迁移完成之后,可以增量迁移指定时间段内的数据(例如每天晚上0点导出前一天新增的数据)。 增量迁移指定时间段内的数据 适用场景:源端为关系型数据库,目的端没有要求。 关键配置:Where子句+定时执行作业。 前提条件:数据表中有时间日期字段或时间戳字段。

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  • 关系数据库连接

    系数据库连接 介绍 通过JDBC连接,可以对以下关系型数据库抽取、加载数据: 云数据库 PostgreSQL 云数据库 SQL Server PostgreSQL Microsoft SQL Server 连接样例 { "links": [ {

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  • 源端为关系数据库

    源端为关系数据库 JSON样例 "from-config-values": { "configs": [ { "inputs": [ { "name": "fromJobConfig

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  • 源端为关系数据库

    源端为关系数据库 JSON样例 "from-config-values": { "configs": [ { "inputs": [ { "name": "fromJobConfig

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  • 关系数据库增量迁移

    系数据库增量迁移 CDM支持对关系型数据库进行增量迁移,全量迁移完成之后,可以增量迁移指定时间段内的数据(例如每天晚上0点导出前一天新增的数据)。 增量迁移指定时间段内的数据 适用场景:源端为关系型数据库,目的端没有要求。 关键配置:Where子句+定时执行作业。 前提条件:数据表中有时间日期字段或时间戳字段。

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