训练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机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。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4

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应用进程控制”，进入“应用进程控制”界面。 选择“白名单策略”页签。 单击策略状态为“学习完成，未生效”的策略名称，进入“策略详情”界面。 选择“进程文件”页签。 单击待确认进程数量，查看待确认进程。 图1 查看待确认进程 根据进程名称和进程文件路径等信息，确认应用进程是否可信。 在已确认进程所在行的操作列，单击“标记”。

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能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。

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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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数字人语音驱动算法是指使用深度学习将语音转换成3D数字人表情和肢体驱动数据的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：语音音频数据。 算法原理：通过深度学习算法，提取语音音频中的特征，并转化为表情驱动的表情基系数。 输出结果：表情基系数。 应用领域：应用于3D数字人文本和语音驱动场景，包括

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连通VPC和其他VPC的网络（私网网络） 连通相同区域的VPC网络 如果您需要连通网络的VPC位于同一个区域，您可以使用VPC对等连接、企业路由器，以下为您提供典型的网络连接方案。 关于不同网络连接服务的详细介绍和主要特点，请您参见连通VPC和其他VPC的网络。 连通VPC和其他VP

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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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社交帐号登录绑定手机号 功能介绍 在管理门户配置的认证源选择未关联用户为绑定时，用于社交帐号绑定手机号操作。 URI POST /api/v2/sdk/social/bind 请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 是 String

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连通VPC和公网的网络（公网网络） 如果您需要连通VPC和公网网络，您可以使用弹性公网IP、NAT网关或者弹性负载均衡，以下为您提供典型的网络连接方案。 弹性公网IP（EIP） EIP是一个独立的公网IP地址，可以将EIP绑定至实例（比如E CS 、NAT网关、ELB），实例即可连接

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率。 媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，

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计算：全面适配华为云各类计算实例，支持虚拟机和裸机混合部署、高性价比鲲鹏实例、GPU和华为云独有的昇腾算力；支持GPU虚拟化、共享调度、资源感知的调度优化。 网络：支持对接高性能、安全可靠、多协议的独享型ELB作为业务流量入口。 存储：对接云存储，支持EVS、SFS和OBS，提供磁盘加密、快照和备份能力。 集

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自动学习和订阅算法有什么区别？ 针对不同目标群体，ModelArts提供不同的AI开发方式。 如果您是新手，推荐您使用自动学习实现零代码模型开发。当您使用自动学习，系统会自动选择适合的算法和适合的参数进行模型训练。 如果您是AI开发进阶者，通过订阅算法进行模型训练有更多算法上的选择，并且您可以自定义训练所需的参数。

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功能介绍 实时语音识别 实时 语音识别 服务，用户通过实时访问和调用API获取实时语音识别结果，支持的语言包含中文普通话、方言和英语，方言当前支持四川话、粤语和上海话。 文本时间戳 为音频转换结果生成特定的时间戳，从而通过搜索文本即可快速找到对应的原始音频。 智能断句 通过提取上下文

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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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管理，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过“

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OpenGL 4.5 Vulkan 1.0 支持CUDA和OpenCL。 支持NVIDIA T4 GPU卡，显存为16 GB。 实例可虚拟化分片： 计算性能为NVIDIA Tesla T4的1/8、1/4和1/2 显存为2 GB、4 GB和8 GB 支持图形加速应用。 支持CPU重载推理应用。

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elArts提供了可视化作业管理、资源管理、版本管理等功能，基于机器学习算法及强化学习的模型训练自动超参调优，如learning rate、batch size等自动的调参策略；预置和调优常用模型，简化模型开发和全流程训练管理。 当前大多数开发者开发模型时，为了满足精度需求，模型

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。

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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

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自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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