系，而核函数特征交互神经网络使用不同的核（kernel）来对特征交互进行建模，以此来计算两个域中特征的相互关系，其中核的种类包括向量内积外积、矩阵乘法、神经网络等。利用核函数建模特征交互，实现了参数共享，减小了模型复杂度。PIN算法请参见核函数特征交互神经网络。 config 否

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分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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概要 本章节主要讲解如何在CodeArts IDE 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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周期启动工程 如果创建的周期工程需要定期执行，则需要执行本章节。 前提条件 已有待执行的周期工程。 操作步骤 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据准备>工程列表”页签。 启动工程。 在工程列表中，在需要启动的工程对应的“操作”列下，单击。 在工程列表中，单击需要启动的工程的名称

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创建开发环境 用户在使用JupyterLab开发环境时，需要创建开发环境。 操作步骤 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据开发>数据处理”。 在“任务管理”界面，单击“开发环境”。 在“环境信息”界面，单击“创建”。 在“新建环境”界面，配置参数。 作业位置：选择作业存放位置。

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单次启动工程 如果创建的工程（包含周期工程）需要单次执行，则需要执行本章节。 前提条件 已有待执行的工程。 操作步骤 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据准备>工程列表”页签。 启动工程。 在工程列表中，在需要启动的工程对应的“操作”列下，单击。 在工程列表中，单击需要启动的工程的名称，在“工程详情”界面，单击。

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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，准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。 主体识别 利用后台算法来检测图像中的主体内容，识别主体内容的坐标信息。 图2 主体识别示例图 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

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服务环境上使用，则需要导出公共模板并将导出的公共模板压缩包提供给该用户。 前提条件 已有公共模板。 操作步骤 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据准备>模板管理”页签。 选择“公共模板”页签。 在左侧目录树中单击模板所在的目录，在需要导出的模板区域，单击“操作>”。 模板发布者

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如何配置自定义元素构造型 当在模型设计过程中，发现现有的模型图元无法满足设计表达的要求，此时需要添加一些新类型的图元放入到工具箱中来使用。用户可以单击“新建构造型”按钮，来创建新的构造型元素，如图所示。 按上图示例，新增一个示例构型元素，如图所示： 元素类型：此处选择的类型决定图元的外观样式和默认属性。

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分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0

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导入私有模板 如果用户需要使用其他租户下用户的私有模板，并且已有该私有模板压缩包，则需要导入该私有模板压缩包。 操作步骤 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据准备>模板管理”页签。 选择“私有模板”页签。 在“私有模板”界面，单击“导入模板”。 在“导入模板”界面，配置参数如下。 名称：新建的私有模板的名称，自定义填写。

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置的标签组外，用户可根据实际场景新增标签组，并对新增标签组进行自定义管理操作，包括编辑和删除操作。 操作步骤 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据标注>时序数据标注”。 选择“标签组管理”页签。 新增标签组。 单击“新增标签组”。 在“新增标签组”界面，设置“标签组名称”，设置

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聚合，是整体与部分的关系，且部分可以离开整体而单独存在。 Dependency 依赖，是一种使用的关系，即一个类的实现需要另一个类的协助。 建模示例 从工具箱中拖入功能域和特性元素到功能模型图中，以一个应用部署功能为例建立如下图所示模型结构： 如果当功能模型设计图形比较复杂时，可以参考逻辑模型中

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加解密处理 创建加密/解密处理任务，对文件进行加密/解密处理。 加密处理 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据安全>安全管理”。 在“安全任务”界面，单击“创建任务>加密处理”。 配置任务信息。 任务名称：加密处理任务的自定义名称。 配置源数据源信息，参数说明见表1。 表1 源数据源参数说明

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水印管理 水印管理分为加水印和解水印。 加水印 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据安全>安全管理”。 在“安全任务”界面，单击“创建任务>水印管理”。 配置加水印任务参数信息，参数说明见表1。 表1 加水印参数配置 参数 说明 请选择管理模式 支持加水印和解水印。此处选择“加水印”。

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登录用户为具有管理员权限的用户。 管理员权限请联系运营人员添加具有“Data Lake SRE”角色的用户。 操作步骤 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据准备>模板管理”页签。 选择“公共模板”页签。 在“公共模板”界面左侧目录导航树中，选择一个目录，单击。 必须先选择一个目录。 在“新增目录”界面，配置信息如下。

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模型类型。 关联工具箱 配置模型默认加载的可用工具箱图形库。 架构方案设置 配置模型的架构方案层级规则。 检查元素和连线 查看模型绑定的默认元素和连线。 元素构造型 新增构造型 新增自定义构造型元素。 关联视图 将基础构造型或者自定义构造型元素关联到模型的工具箱中使用。 连线构造型

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。 挖掘数据特性，创新算法架构 在算法方面，分析DNS 域名 格式特点，创新的结合BERT思想构造三通道CNN模型，相比传统直接将域名输入到神经网络的方法具有更好的检测效果，在业界内较先采用。 多模型协同检测，准确识别威胁 威胁检测服务 除威胁情报和规则基线检测外，还提供4类基于AI智

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量NAIE_D_Manager配置的值一致。 已获取采集机软件包和采集机软件包的签名文件。 上传采集机软件包 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据接入”。 在“数据接入”界面右上角，单击“软件包管理”。 进入“采集机软件包”界面，以列表方式展示已上传的采集机软件包及采集机软件包的详细信息。

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是否支持Keras引擎？ 开发环境中的Notebook支持。训练作业和模型部署（即推理）暂时不支持。 Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本

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