AI&大数据

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    深度学习 防止过拟合 更多内容
  • 数据处理场景介绍

    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。 父主题: 处理ModelArts数据集中的数据

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  • 策略参数说明

    叠加在模型的1范数之上,用来对模型值进行限制防止拟合。取值范围[0,1],默认值为0。 L2正则项系数(lambda2) 是 Double 叠加在模型的2范数之上,用来对模型值进行限制防止拟合。取值范围[0,1],默认值为0。 学习率(learning_rate) 是 Double

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 通过HLS加密防止视频泄露

    通过HLS加密防止视频泄露 环境准备 已下载SDK。 场景说明 使用防盗链机制可以控制播放行为,避免非授权用户通过播放URL下载或播放点播视频,但无法阻止恶意的付费用户将视频下载到本地后进行二次分发。 为了有效防止视频泄露和盗链问题,华为云视频点播提供了对HLS视频内容进行加密的

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  • 如何防止采集数据泄露?

    如何防止采集数据泄露? MgC通过以下方式确保采集数据的安全: 数据加密传输:采用加密技术来保护数据在传输过程中的安全 本地加密存储凭证:Edge上的凭证信息都会经过加密处理后保存在本地,不会通过网络传输到云端。 本地数据采集与存储:通过Edge线下采集的信息会被安全地保存在本地

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  • 为什么在微调后的盘古大模型中输入训练样本问题,回答完全不同

    练过程是否出现了问题,这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合,模型没有学到任何知识。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,适当增大“训练轮次”的值,或根据实际情况调整“学习率”的值,帮助模型更好收敛。 数据质量:请检查训练数据的质量,若训练样本

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 提交流式训练作业

    用来动态调整学习步长。取值范围(0,1],默认值为0.1。 lambda1 是 Double 叠加在模型的1范数之上,用来对模型值进行限制防止拟合。取值范围[0,1],默认值为0。 lambda2 是 Double 叠加在模型的2范数之上,用来对模型值进行限制防止拟合。取值范围[0

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  • 算法备案公示

    分身数字人驱动算法可以应用于真人视频自动生成,包括新闻播报、课件制作等场景,以取代真人视频拍摄,提升视频内容生产效率。 算法目的意图 可以使用授权的真人视频,在预训练模型基础上,生成真人数字人驱动模型。该模型可基于音频生成口型匹配的数字人视频,实现真人视频自动生成,包括新闻播报、课件制

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  • 确认学习结果

    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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  • 学习任务功能

    我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面,单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面,卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】,弹出课程的详情页面,可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题: 实施步骤

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  • 如何保障直播安全?防止非法盗用?

    如何保障直播安全?防止非法盗用? 视频直播服务支持推流鉴权、播放鉴权和播放黑白名单等多种安全策略,保护您的直播版权不受侵犯。相关鉴权详情请参见如何保障直播资源的安全?。 父主题: 直播安全

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  • Octopus开发基本流程?

    基于平台上创建好的数据集,可对自定义算法或内置算法进行训练,并对生成的模型进行评估,也可进一步用于预标注。 模型评估 在建模过程中,由于偏差过大导致的模型欠拟合以及方差过大导致的拟合的存在,因此需要一套评价体系,来评估模型的泛化能力。 在线仿真 仿真即通过软件模拟车辆行驶的路况和场景,不需要真实的环境和硬件

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  • 使用AI原生应用引擎完成模型调优

    learning_rate 学习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,可以缓解模型拟合现象。 warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数,一开始以较小的学习率去更新参数,然后再使用预设学习率,有效避免模型震荡。

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  • 文本类加工算子能力清单

    段落结尾不完整句子过滤 删除文本中不完整段落和句子。 广告数据过滤 删除文本中包含广告数据的句子。 全局文本去重 检测并去除数据中重复或高度相似的文本,防止模型拟合或泛化性降低。 父主题: 数据集加工算子介绍

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  • 应用场景

    准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。 响应速度快:视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像,高效识别并预警不合规图片,防止涉黄、涉暴类图像发布,降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下: 准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。

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  • 如何防止VPN连接出现中断情况?

    如何防止VPN连接出现中断情况? VPN连接在正常的使用过程中会存在重协商情况,触发重协商的条件有IPsec SA的生命周期即将到期和VPN传输的流量超过20GB,重协商一般不造成连接中断。 大多数的连接中断都是因为两端的配置信息错误造成的,或公网异常导致重协商失败造成的。 常见的连接中断原因有:

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  • 如何防止VPN连接出现中断情况?

    如何防止VPN连接出现中断情况? VPN连接在正常的使用过程中会存在重协商情况,触发重协商的条件有IPsec SA的生命周期即将到期和VPN传输的流量超过20GB,重协商一般不造成连接中断。 大多数的连接中断都是因为两端的配置信息错误造成的,或公网异常导致重协商失败造成的。 常见的连接中断原因有:

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  • 如何防止VPN连接出现中断情况?

    如何防止VPN连接出现中断情况? VPN连接在正常的使用过程中会存在重协商情况,触发重协商的条件有IPsec SA的生命周期即将到期和VPN传输的流量超过20GB,重协商一般不造成连接中断。 大多数的连接中断都是因为两端的配置信息错误造成的,或公网异常导致重协商失败造成的。 常见的连接中断原因有:

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