设置云端结构化模板 云日志服务（LTS）目前支持的结构化模板有两种，分别为系统模板和自定义模板。 系统模板 支持多种系统模板，不支持修改系统模板的字段类型和删除字段，详情请参考表1。 在云端结构化解析页面中，日志结构化方式选择“结构化模板”。 在“选择模板”下，选择“系统模板”，

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设置云端结构化模板 云日志服务（LTS）目前支持的结构化模板有两种，分别为系统模板和自定义模板。 系统模板 支持多种系统模板，不支持修改系统模板的字段类型和删除字段，详情请参考表1。 在云端结构化解析页面中，日志结构化方式选择“结构化模板”。 在“选择模板”下，选择“系统模板”，

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以调整学习率。取值范围：(0,1)。 权重衰减系数 用于定义权重衰减的系数。权重衰减是一种正则化技术，可以防止模型过拟合。取值需≥0。 学习率 用于定义学习率的大小。学习率决定了模型参数在每次更新时变化的幅度。如果学习率过大，模型可能会在最优解附近震荡而无法收敛。如果学习率过小，

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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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修改结构化配置（推荐） 功能介绍 该接口通过结构化模板修改结构化配置 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v3/{project_id}/lts/struct/template 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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

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架构图 方案优势 落地性强：自主研发目标识别和深度学习融合的耘镜平台，目前已服务全国超过4亿亩耕地 AI能力强：方案结合华为云EI服务，地物自动识别效率超过95%，作物长势监测8天自动化更新，两周内气象预测准确率超85%，两天内气象预测准确率超95%（5*5km） 数据源丰富：解决

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计算节点管理 2021年7月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 联邦预测 新增支持联邦预测作业。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。 公测 联邦预测作业 2 联邦分析新增union all语法 安全多方计算MPC扩展语法支持union

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预测类数据集格式要求 平台支持创建预测类数据集，创建时可导入时序数据、回归分类数据。 时序数据：时序预测数据是一种按时间顺序排列的数据序列，每个数据点都有一个时间戳，表示数据在时间上的位置。它用于预测未来事件或趋势，过去的数据会影响未来的预测。 回归分类数据：回归分类数据包含多种

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已发布区域：北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业？ 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 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，曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情

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Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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联邦预测作业管理 查询联邦预测作业列表 查询训练作业下的成功模型 父主题： 计算节点API

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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在“联邦预测”页面批量预测Tab页，查找待执行的作业，单击“发起预测”，在系统弹窗中填写“分类阈值”，勾选数据集发起联邦预测。 如果在创建联邦预测作业 步骤4中勾选的模型不包含标签方特征，联邦预测支持只勾选己方数据集发起单方预测。 图1 发起预测 图2 勾选数据集 在“联邦预测”页面批量预测Tab

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执行实时预测作业 执行实时预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面实时预测Tab页，单击“模型部署”，开始部署模型。 图1 模型部署 模型部署完成后，单击“发起预测”，在系统弹窗中填写要预测的“

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数据发布”，单击界面右上角“创建发布数据集”。 在“创建发布数据集”页面，选择“预测”类型的数据集。并根据训练任务场景选择“时序”、“回归分类”类型的数据。 图2 创建预测类数据集发布任务 当前预测类数据集仅支持发布默认格式，选择好数据集的发布格式后，单击“下一步”。 设置数据集

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被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。

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19：基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20：基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21：基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22：基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23：基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。 24：基于tra

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