确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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优化算法在完整训练数据集上的工作轮数。 learning_rate 学习率 学习率是每一次迭代中梯度向损失函数最优解移动的步长。 weight_decay 权重衰减因子 对模型参数进行正则化的一种因子，可以缓解模型过拟合现象。 warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数

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持将模型下载至本地、生成SHA256校验码、上架至NAIE服务官网、发布成在线推理服务，进行在线推理、创建联邦学习实例、删除模型。 模型验证 模型验证是基于新的数据集或超参，对模型训练服务已打包的模型进行验证，根据验证报告判断当前模型的优劣。 云端推理框架 提供模型云端运行框架环

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数为准），查看超分辨率转换后的视频结果。 图3 查看输出结果 （可选）登录媒体处理 MPC控制台的转码界面，即可查看转码任务。 图4 查看转码任务 （可选）进入 函数工作流 FunctionGraph选择方案创建的函数，单击函数名称进入。按下图所示，可以查看超分辨率转换的相关日志信息。

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标清（480P） 854*480 600Kbps 420Kbps 高清（720P） 1280*720 1000Kbps 700Kbps 超清（1080P） 1920*1080 2000Kbps 1400Kbps 2K 2560*1440 7000Kbps 4900Kbps 4K 3840*2160

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3840*2160 5600 8000 2K 2560*1440 4900 7000 超清 1920*1080 2100 3000 高清 1280*720 700 1000 标清 854*480 500 600 流畅 480*270 200 300 父主题： 播放问题

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1：置信度偏低。 2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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政务：身份证、结婚证、居住证、各类企业资质证照。 医疗：化验单、报告单、药品说明书等。 物流海关：货运单、配送单等。 其他：成绩单、商超小票、支付凭证、账单等。 优势 简单智能 无需训练直接调用，自动输出结构化信息，简单高效。 多版式 不受版式数量影响，支持多版式卡证、票据，适用场景广泛。 多功能

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如果您没有专业的调优经验，可以优先使用平台提供的默认值，再结合训练过程中的实际情况动态调整。 学习率（learning_rate） 0~1 1e-6~5e-4 学习率是在梯度下降的过程中更新权重时的超参数，过高会导致模型在最优解附近震荡，甚至跳过最优解，无法收敛，过低则会导致模型收敛速度过慢。

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一次训练所选取的样本数。 训练数据集切分数量 将整个数据集切分成多个子数据集，依次训练，每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM，结合了FM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。 表2 深度网络因子分解机参数说明

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北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法，如K-Means、随机森林、正态贝叶斯、支持向量机、期望最大EM等，实现遥感影像快速分类 图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8 调用PIE-Engine

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dpi); 功能描述 设置云手机的物理分辨率或屏幕密度（在出流过程中调用该接口设置物理分辨率会失败）。 输入参数 表1 输入参数说明 参数名称 说明 width 目标屏幕宽度，默认值为当前云手机规格分辨率宽度，设置范围[240, 云手机分辨率规格宽度]。 height 目标屏幕高

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、采样深度、采样间隔等。 启动音频服务 启动音频服务，获取音频数据。 停止音频服务 停止音频服务，停止音频数据的获取。 销毁音频服务 销毁音频服务。 获取音频服务状态 获取音频服务状态，包括运行中、停止、无效等。 设置音频参数 设置音频参数，包括音频类型、采样率、采样深度、采样间隔等。

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# print tensorflow version print(tf.__version__) 下载Fashion MNIST图片数据集，该数据集包含了10个类型共60000张训练图片以及10000张测试图片。 1 2 3 # download Fashion MNIST dataset

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观察日志是否出现Error信息，如果有则表示训练失败，请根据日志提示定位原因并解决。 根据Loss曲线观察损失值的下降情况，据此调整训练的超参数来寻找一组最优参数。 微调任务执行完成后，单击“操作”列的“发布”，发布模型。 步骤三：部署模型 部署模型是将模型部署为在线服务，通过创

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护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。

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练过程。 面向熟悉代码编写和调测的AI工程师 ModelArts Standard推理部署 使用Standard一键完成商超商品识别模型部署 本案例以“商超商品识别”模型为例，介绍从AI Gallery订阅模型，一键部署到ModelArts Standard，并进行在线推理预测的体验过程。

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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1：置信度偏低。 2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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用。 云端合流转码费用 表8 合流转码计费价格 产品规格 单价（元/分钟） FHD（超清） H264 0.068 HD（高清） H264 0.032 SD（标清） H264 0.016 FHD（超清） H265 0.17 HD（高清） H265 0.08 SD（标清） H265 0

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