层状结构的深度学习模型 更多内容
  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    增加更多的特征,使输入数据具有更强表达能力。 特征挖掘十分重要,尤其是具有强表达能力特征,可以抵过大量弱表达能力特征。 特征数量并非重点,质量才是,总之强表达能力特征最重要。 能否挖掘出强表达能力特征,还在于对数据本身以及具体应用场景深刻理解,这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中:学

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  • 提交排序任务API

    1]之间,是机器学习领域里常用二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。 因子分解机算法是一种基于矩阵分解机器学习算法,能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间关系,无需人工经验干预,同时能够解决组合特征稀疏问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机改进版

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  • 创建和训练模型

    epochs=10) 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 更新MaaS模型服务的模型权重

    参考创建我模型,用待更新模型权重文件新建一个我模型。关键参数请参见表1。 表1 创建模型关键参数说明 参数 说明 来源模型 选择和待升级模型服务“部署模型”同一个模型框架。 权重设置与词表 选择“自定义权重”。 选择自定义权重路径 选择存放待更新模型权重文件OBS路径,必须选择到模型文件夹。

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  • 附录:指令微调训练常见问题

    out of memory 解决方法: 将yaml文件中per_device_train_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速工具或增加zero等级,可参考各个模型深度学习训练加速框架选择,如原使用Accelerator可替换为Deep

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  • 大模型开发基本概念

    ,调整模型softmax输出层中预测词概率。其值越大,则预测词概率方差减小,即很多词被选择可能性增大,利于文本多样化。 多样性与一致性 多样性和一致性是评估LLM生成语言两个重要方面。 多样性指模型生成不同输出之间差异。一致性指相同输入对应不同输出之间一致性。

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 数据结构

    数据结构 NFT MintResp IdentityInfo Metadata Property ID BatchMintData ParentInfo CopyrightParams UploadResourceResult 父主题: Java

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  • 数据结构

    String 规则标签 operator 否 String 操作符,取值如下: In:标签值需要在values列表中 NotIn:标签值不在某个列表中 Exists:某个标签存在 DoesNotExist:某个标签不存在 Gt:标签值大于某个值(字符串比较) Lt:标签值小于某个值(字符串比较)

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  • ShareTlsInfo结构体

    ShareTlsInfo结构体 参数名 类型 描述 caCertpath std::string Ca根证书路径,最大长度256 clientCertpath std::string 客户端证书路径,最大长度256 verifyMode ShareClientTlsVerifyMode枚举类型

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  • LogLevel结构体

    LogLevel结构体 枚举值 对应值 描述 IDEA_LEVEL_ERROR 0 错误级别 IDEA_LEVEL_WARNING 1 警告级别 IDEA_LEVEL_INFO 2 信息级别 IDEA_LEVEL_DEBUG 3 调试级别 父主题: 结构体描述

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  • 数据结构

    数据结构 AOS.BatchItem APIG.BackendApi APIG.FuncInfo APIG.MockInfo APM.AutoscalerAction APM.AutoscalerActionParameters APM.AutoscalerCondition APM

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  • 数据结构

    数据结构 公共请求参数 公共响应参数

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  • 公共参数结构

    公共参数结构 InterposalRule 父主题: 抢插话规则接口 (interposalrules)

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  • 数据结构

    数据结构 本章描述API使用公共参数。 请求数据结构(废弃) 响应数据结构(废弃) 数据结构

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  • 链代码结构

    init方法:在链代码实例化或升级时被调用,完成初始化数据工作。 Invoke方法:更新或查询账本数据状态时被调用, 需要在此方法中实现响应调用或查询业务逻辑。 链代码结构 Java语言链代码结构如下: package main // 引入必要包,系统自动操作,只要在maven或gradle中配置即可

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  • 结构体说明

    未填写默认值,外部输入将必须填写这个参数值。 默认值类型和定义参数类型必须统一。如果出现不一致,解析器可能会进行自动转换而导致出现与预期不符合情况。 默认取值: 无 label 否 String 参数解释: 参数标签,此处定义标签可在创建堆栈时进行分类展示。 取值范围:

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  • 数据结构

    数据结构 数据结构(创建 云服务器 ) 数据结构(查询云 服务器 详情) 数据结构(查询规格详情)

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  • 查询Schema结构

    具有该label数量。 表5 edges参数说明 参数 类型 说明 source String 起始点label名。 target String 终点label名。 relation String 关系label名 weight String 具有该label数量。 请求示例

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  • 应用场景

    买了又买等推荐场景,但各个子场景运营规则均不一致。 RES提供一站式电商推荐解决方案,在一套数据源下,支持多种电商推荐场景,提供面向电商推荐场景多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习结合,挖掘用户高维稀疏特征,匹配最佳推荐结果。

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  • 无监督领域知识数据量无法支持增量预训练,如何进行模型学习

    少于xx个字文本。”,将回答设置为符合要求段落。 续写:根据段落首句、首段续写成完整段落。 若您无监督文档没有任何结构化信息,可以将有监督问题设置为“以下是一篇文章第一个句子:xxx/第一段落:xxx。请根据以上句子/段落,续写为一段不少于xx个字文本。”,再将回答设置为符合要求的段落。

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