单类别分类深度学习的 更多内容
  • 深度学习模型预测

    模型权值存放在OBS上完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流输入,通过加载预训练deeple

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 深度学习模型预测

    模型权值存放在OBS上完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流输入,通过加载预训练deeple

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 什么是商标分类?商标分类共有多少类别?

    《类似商品和服务区分表》是商标主管部门为了商标检索、审查、管理工作需要,总结多年来实践工作经验,并广泛征求各部门意见,把某些存在特定联系、容易造成误认商品或服务组合到一起,编制而成。 《类似商品和服务区分表》可以作为商标审查人员、商标代理人和商标注册申请人判断类似商品或者服务参考,也可以作为行政机关和司法

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 什么是商标分类?商标分类共有多少类别?

    根据我国情况制定了《类似商品和服务区分表》,简称《商标分类表》。 《类似商品和服务区分表》是商标主管部门为了商标检索、审查、管理工作需要,总结多年来实践工作经验,并广泛征求各部门意见,把某些存在特定联系、容易造成误认商品或服务组合到一起,编制而成。 《类似商品和服务区分表

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 存储类别概述

    存储类别概述 使用场景 伴随着互联网高速发展,数据存储场景越来越多样化,单一存储类别已无法满足多样化存储场景和成本管理诉求。OBS设计了多种存储类别,支持存储类别有标准存储、低频访问存储、归档存储、深度归档存储(受限公测),您可以结合自身业务合理选择。不同规格存储类别计费参见存储费用。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 功能介绍

    支持多机多卡环境下模型分布式训练,大幅度提升模型训练速度,满足海量样本数据加速训练需求。 图17 支持训练过程多个GPU运行指标监控 支持在线模型评估,在不进行模型发布前提下直接查看模型解译效果,支持上传文件、WMTS和WMS图层进行模型评估。 集成主流深度学习框架,包括Py

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

    本案例中数据和算法生成的模型仅适用于教学模式,并不能应对复杂预测场景。即生成模型对预测图片有一定范围和要求,预测图片必须和训练数据集中图片相似才可能预测准确。 ModelArtsAI Gallery中提供了常见精度较高算法和相应训练数据集,用户可以在AI Gallery资产集市中获取。 步骤8:清除相应资源

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

    本案例中数据和算法生成的模型仅适用于教学模式,并不能应对复杂预测场景。即生成模型对预测图片有一定范围和要求,预测图片必须和训练数据集中图片相似才可能预测准确。 ModelArtsAI Gallery中提供了常见精度较高算法和相应训练数据集,用户可以在AI Gallery资产集市中获取。 步骤8:清除相应资源

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 班组类别

    班组类别 【功能说明】 查看责任班组组别类型基础数据。 【操作说明】 单击进入[用户子级编码]页签,查看责任班组类别数据; 图1 班组类别 父主题: 基础资料

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 自动学习简介

    场景,则可以上传产品图片,将图片标注“合格”、“不合格”,通过训练部署模型,实现产品质检。 物体检测 物体检测项目,是检测图片中物体类别与位置。需要添加图片,用合适框标注物体作为训练集,进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 事件类别

    事件类别 KEY 中文名称 英文名称 inc_type_p_security_issues 安全问题 Security issues inc_type_p_function_issues 功能问题 function issues inc_type_p_reliability_issues

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • AI开发基本概念

    AI开发基本概念 机器学习常见分类有3种: 监督学习:利用一组已知类别的样本调整分类参数,使其达到所要求性能过程,也称为监督训练或有教师学习。常见有回归和分类。 非监督学习:在未加标签数据中,试图找到隐藏结构。常见有聚类。 强化学习:智能系统从环境到行为映射学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 自动学习简介

    物体检测项目,是检测图片中物体类别与位置。需要添加图片,用合适框标注物体作为训练集,进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放无人巡检。 预测分析 预测分析项目,是一种针对结构化数据模型自动训练应用,能够对结构化数据进行分类或者数据

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 执行作业

    体支持参数请参考表1。 表1 常规配置参数 算法类型 参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新幅度,以及训练速度和精度。取值范围为0~1小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树数量,一个样本预测值是多棵树预测值加权和。取值范围为1~50整数。 树深度

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 资产类别

    双击“采集项列表”红色字体区域/单击“采集项配置”按钮,弹出[]弹窗 -> 选择左侧事件,选择右侧采集项 -> 单击“提交”按钮;目前只有工装类别,需要录入此页签数据,且采集项采集是[扩展属性]页签中数据; 图8 事件_路由 图9 事件采集项配置 父主题: 资产台账

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 类别层级

    类别层级 【功能说明】 维护资产类别的不同层级,将【用户自定义编码】中自定义编码“EAM TypeLevel/类别层级”单独提取出来,方便用户维护及查看。 【操作说明】 新增类别层级:[用户子级编码]页签,单击“新增”按钮 -> 添加类别层级数据 -> 单击“保存”按钮;支持修改和删除;

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 存储类别

    存储类别 存储类别概述 设置桶和对象存储类别 转换桶和对象存储类别

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 分类

    分类 添加节点 编辑节点 管理属性 布局属性 生效节点 失效节点 删除节点 父主题: 数据模型管理

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 分类

    分类 决策树分类 梯度提升树分类 LightGBM分类 线性支持向量机分类 逻辑回归分类 多层感知机分类 朴素贝叶斯分类 随机森林分类 FM算法 GBDT PMML模型预测 多层感知机分类(pytorch) 多层感知机预测(PyTorch) 父主题: 模型工程

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 数据处理简介

    数据管理模块在重构升级中,对未使用过数据管理用户不可见。如果要使用数据管理相关功能,建议提交工单开通权限。 ModelArts平台提供数据处理功能,基本目的是从大量、杂乱无章、难以理解数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义数据。当数据采集和接入之后,数据一般是不能直接满足训练要求。为了保

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • gbdt编码模型训练

    gbdt编码模型训练 概述 利用训练好gbdt分类模型对输入特征进行离散化处理。对每棵树叶子节点进行编码,预测时候遍历到叶子节点对应位置编码为1,该树其余节点编码为0。该节点主要用于生产gbdt分类模型,并存储到输入参数对应位置上。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了