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，

查看更多 →

json” 。 低秩适应（LoRA）是一种重参数化方法，旨在减少具有低秩表示的可训练参数的数量。权重矩阵被分解为经过训练和更新的低秩矩阵。所有预训练的模型参数保持冻结。训练后，低秩矩阵被添加回原始权重。这使得存储和训练LoRA模型更加高效，因为参数明显减少。 超参数设置，基于训练作

查看更多 →

功能咨询 什么是自动学习？ ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别 什么是图像分类和物体检测？ 自动学习和订阅算法有什么区别？ 父主题： Standard自动学习

查看更多 →

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

查看更多 →

，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 参数名称 说明 名称 自定义策略名称，由中文、英文、数字、下划线、

查看更多 →

MoXing是ModelArts自研的组件，是一种轻型的分布式框架，构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上，使得这些计算引擎分布式性能更高，同时易用性更好。MoXing包含很多组件，其中MoXing Framework模块是一个基础公

查看更多 →

提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

查看更多 →

Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

查看更多 →

建完成后才可以正常使用排序策略。 各个策略的详细参数设置和输入输出请单击下方链接查看。 逻辑斯蒂回归-LR 因子分解机-FM 域感知因子分解机-FFM 深度网络因子分解机-DeepFM 核函数特征交互神经网络-PIN 在“创建组合作业”页面，配置完过滤规则参数之后，进入“排序策略

查看更多 →

支持的架构和操作系统 跨云容灾支持的架构和操作系统如下列所示。 基础平台 支持的基础平台如表1所示。 表1 跨云容灾支持的基础平台 基础平台 版本 物理机 支持x86架构的物理机。 说明： 仅在使用英方容灾软件时支持物理机。 VMware vSphere 推荐6.0版本。 操作系统

查看更多 →

云上容灾支持信息下列所示。操作系统云上容灾对 弹性云服务器 所使用的操作系统如表1所示。云上容灾支持的弹性 云服务器 操作系统操作系统版本Windows Server2008R2、2012R2、2016Redhat Enterprise Linux推荐：6.8、7.2、7.3支持：6.X系列、7.X系列CentOS推荐6.8、7.2、7.3支持：

查看更多 →

获取当前项目默认角色权限矩阵信息 功能介绍 获取当前项目默认角色权限矩阵信息 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/job/project/default-permission 表1 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

查看更多 →

单词统计逻辑每收到一个单词就进行加一操作，并将实时结果打印输出，如： apple：1 orange：1 apple：2 功能分解 根据上述场景进行功能分解，如表1所示： 表1 在应用中开发的功能 序号 步骤 代码示例 1 创建一个Spout用来生成随机文本 请参见创建Storm Spout

查看更多 →

单词统计逻辑每收到一个单词就进行加一操作，并将实时结果打印输出，如： apple：1 orange：1 apple：2 功能分解 根据上述场景进行功能分解，如表1所示。 表1 在应用中开发的功能 序号 步骤 代码示例 1 创建一个Spout用来生成随机文本 请参见创建Storm Spout

查看更多 →

单词统计逻辑每收到一个单词就进行加一操作，并将实时结果打印输出，如： apple：1 orange：1 apple：2 功能分解 根据上述场景进行功能分解，如表1所示： 表1 在应用中开发的功能 序号 步骤 代码示例 1 创建一个Spout用来生成随机文本 请参见创建Strom Spout

查看更多 →

Volcano调度概述 Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性，提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力。 Volcano

查看更多 →

每个成员在一个专业领域具有深度，而在其他领域具有广度）所组成的。首先需要Scrum Master能够和团队整理和维护成员技术矩阵，把个人技能掌握情况对团队公开（知道团队欠缺什么、知道可以和谁学等），然后定期组织技术分享等活动以帮助团队成员学习（主要以学习一项新的技术后的分享方式）

查看更多 →