WK文件配置详解 表1 WK文件配置详解 参数 说明 net_type CNN：不包含LSTM/RNN/ROIPooling/PSROIPooling的任意网络 ROI/PSROI：包含ROI Pooling 和PSROI Pooling 的网络 Recurrent：包含ROI Pooling

查看更多 →

的软件包。 读取配置文件：通过json文件配置输入和输出路径。 模型训练：针对提供的数据和模型参数，AutoGenome会搜索得到最优的神经网络结构。训练过程经过模型搜索阶段和模型训练阶段，在模型搜索阶段，根据json文件中的配置参数，对于选定的模型参数会训练一定步数，搜索得到较

查看更多 →

设置训练故障优雅退出 使用场景 随着模型规模和数据集的急剧增长，需要利用大规模的训练集训练大规模的神经网络。在大规模集群分布式训练时，会遇到集群中某个芯片、某台 服务器 故障，导致分布式训练任务失败。优雅退出是指中断的训练任务支持自动恢复，并可以在上一次训练中断的基础上继续训练，而不用从头开始。

查看更多 →

test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset2, **test_kwargs) # 初始化神经网络模型并复制模型到计算设备上 model = Net().to(device) # 定义训练优化器和学习率策略，用于梯度下降计算

查看更多 →

test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset2, **test_kwargs) # 初始化神经网络模型并复制模型到计算设备上 model = Net().to(device) # 定义训练优化器和学习率策略，用于梯度下降计算

查看更多 →

原子指标中仅含有唯一度量，所含其它所有与该度量、该业务对象相关的属性，旨在用于支撑指标的敏捷自助消费。 衍生指标：是原子指标通过添加限定、维度卷积而成，限定、维度均来源于原子指标关联表的属性。 复合指标：由一个或多个衍生指标叠加计算而成，其中的维度、限定均继承于衍生指标。 注意，不能

查看更多 →

ize必须相等 输入tensor的个数范围不超过[1，1000] 【量化工具支持】 是 5 DepthwiseConvolution 深度卷积 【输入】 1个输入，且filter为常量，维度为4 【参数】 num_output：uint32，可选 bias_term：布尔型，默认为true，可选

查看更多 →

CCI提供了多种创建工作负载的方法，来满足您的业务所需。 最佳实践 Dockerfile参数在云容器实例中如何使用 使用Tensorflow训练神经网络 使用多种方法创建工作负载 05 进阶 云容器实例提供了定制的kubectl工具，支持使用Kubectl命令行创建负载等资源。 二次开发

查看更多 →

纵向联邦算法类型枚举。 XG_BOOST, LightGBM LOG ISTIC_REGRESSION 逻辑回归 NEURAL_NETWORK 神经网络 FIBINET, learning_task_type String 纵向联邦任务类型。 CLASSIFICATION(1), REGRESSION(2);

查看更多 →

4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano 作为后端运行，导入来自Keras的神经网络模型，可以借此导入Theano、Tensorflow、Caffe、CNTK等主流学习框架的模型。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 --

查看更多 →

4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano 作为后端运行，导入来自Keras的神经网络模型，可以借此导入Theano、Tensorflow、Caffe、CNTK等主流学习框架的模型。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 --

查看更多 →

纵向联邦算法类型枚举，XG_BOOST，LIGHT_BGM，LOGISTIC_REGRESSION 逻辑回归，NEURAL_NETWORK 神经网络，FIBINET 枚举值： XG_BOOST LIGHT_BGM LOGISTIC_REGRESSION NEURAL_NETWORK work_step

查看更多 →

纵向联邦算法类型枚举，XG_BOOST，LIGHT_BGM，LOGISTIC_REGRESSION 逻辑回归，NEURAL_NETWORK 神经网络，FIBINET 枚举值： XG_BOOST LIGHT_BGM LOGISTIC_REGRESSION NEURAL_NETWORK work_step

查看更多 →

法将短信拼接 CNN:1 短信 内容审核 不通过 CNN:100 通道问题 CNN:15 通道问题 CNN:2 通道问题 CNN:21 单个号码日、月发送上限，流控超限，频繁发送超限 CNN:3 用户账户异常、欠费等 CNN:4 通道问题 CNN:5 通道问题 CNN:6 通道问题 CNN:7

查看更多 →

游戏智能体通常采用深度强化学习方法，从0开始，通过与环境的交互和试错，学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型，主要包含如下步骤： 通过GPU分析场景特征（自己，视野内队友，敌人，小地图等）输入状态信息（Learner）。 根据策略模型输出预测的动作指令（Policy）。

查看更多 →

翻拍识别 功能介绍 零售行业通常根据零售店的销售量进行销售奖励，拍摄售出商品的条形码上传后台是常用的统计方式。翻拍识别利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄，还是经过二次翻拍、打印翻拍等手法二次处理的图片。利用翻拍识别，可以检测出经过二次处理的不合规范图片，使得统计数据更准确、有效。

查看更多 →

纵向联邦算法类型枚举。 XG_BOOST, LightGBM LOGISTIC_REGRESSION 逻辑回归 NEURAL_NETWORK 神经网络 FIBINET, learning_task_type String 纵向联邦任务类型。 CLASSIFICATION(1), REGRESSION(2);

查看更多 →

"knowledge_repo_id" : "852947fe-6c60-4d91-af65-839a0292127e", "chat_title" : "神经网络是什么", "create_date_time" : "1695193989920", "is_del" : 0 }

查看更多 →

隐向量长度(DEEPFM需要提供此参数)。 最小值：1 最大值：100 architecture 否 Array of integers 神经网络结构(DEEPFM需要提供此参数)。 active_function 否 String 激活函数(DEEPFM需要提供此参数,AutoGroup需要提供此参数)。

查看更多 →

EAGER：尽可能的Join下推 AUTOMATIC source-encoding GaussDB 数据源编码方式 UTF-8 multiple-cnn-enabled 是否使用GaussDB多CN配置。如果使用，首先确保关闭JDBC连接池功能，其次JDBC URL格式为：jdbc:pos

查看更多 →

能力，普通的 云服务器 难以满足性能需求，FPGA云服务器可以提供高性价比的视频解决方案，是视频类场景的理想选择。 机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中， FPGA以其高并行计算、硬

查看更多 →