神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0.8。 优化器类型 grad：梯度下降算法 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 adam：自适应矩估计算法

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据就像是一个源头，可以对无标签数据进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。 适用场景 标签传播算法（Label Propagation）适用于资讯传播、广告推荐、社区发现等场景。 参数说明 表1 标签传播算法（Label Propagation）参数说明 参数 是否必选 说明

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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 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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默认路由表传播 可选参数。 为了简化您后续的网络配置流程，此处建议您开启“默认路由表传播”功能，开启之后： 开启该功能，需要设置“传播路由表”，指定默认传播路由表。 设置完默认传播路由表后，在企业路由器中新创建连接时（比如连接A），会自动为连接A在默认传播路由表中创建传播。 创建传播后，会有以下作用：

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标签传播（Label Propagation）(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 convergence 否 收敛精度。 Double 0~1，不包括0和1。 0.00001 max_iterations 否 最大迭代次数。

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云防火墙（CFW） 不支持 传播 传播是企业路由器和连接的路由学习关系，一个连接可以和多个ER路由表建立传播关系，为连接创建传播后，可以将连接的路由信息自动学习到ER路由表中。 对于不同类型的连接，传播路由的学习内容有差异，具体如表6所示。 表6 传播说明 连接类型 路由学习内容 虚拟私有云（VPC）

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标签传播算法（label_propagation） 功能介绍 根据输入参数，执行label_propagation算法。 标签传播算法（Label Propagation）是一种基于图的半监督学习方法，其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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复话术。 图7 设置阈值 调整阈值效果示例 阈值调整前，推荐问阈值为0.6，直接回答阈值为0.8，输入用户问“我可以去哪办理”，机器人返回相似度得分大于0.8的标准问给用户，并推荐相似度得分大于0.6的标准问： 图8 阈值调整前 单击“查看JSON”，查看具体的相似度得分。 图9

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标签传播（label_propagation）(2.1.8) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 convergence 否 收敛精度。 Double 0~1，不包括0和1。 0.00001 max_iterations 否 最大迭代次数。

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神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0.8。 保存根路径 单击选择训练结果在OBS中的保存根路径，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。 核函数特征交互神经网络-PIN 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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美-圣地亚哥 关联概述 传播 传播是企业路由器和连接的路由学习关系，一个连接可以和多个ER路由表建立传播关系，为连接创建传播后，可以将连接的路由信息自动学习到ER路由表中。 如果不创建传播，可以手动在路由表中添加连接的静态路由。 您可以通过以下方法创建传播： 手动创建：选择任意路由表，并在路由表中为连接创建传播。

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路由表。 默认传播路由表支持修改，企业路由器创建完成后，您可以创建新的路由表，并将新的路由表设置为默认传播路由表，具体请参见修改企业路由器配置。 设置完默认传播路由表后，在企业路由器中新创建连接时（比如连接A），会自动为连接A在默认传播路由表中创建传播。 创建传播后，会有以下作用：

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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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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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将模型复制到多个GPU上 将一个Batch的数据均分到每一个GPU上 各GPU上的模型进行前向传播，得到输出 主GPU（逻辑序号为0）收集各GPU的输出，汇总后计算损失 分发损失，各GPU各自反向传播梯度 主GPU收集梯度并更新参数，将更新后的模型参数分发到各GPU 具体流程图如下： 图1

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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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中创建关联。 关联概述 传播 传播是企业路由器和连接的路由学习关系，您可以通过以下方法创建传播： 手动创建：选择任意路由表，并在路由表中为连接创建传播。 自动创建：开启“默认路由表传播”功能，指定默认路由表，系统会自动为连接在默认路由表中创建传播。 传播概述 路由 路由是目的地址

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户简化本地运维，提升安全防护实效。 智能终端安全服务 针对企业本地终端进行风险检测和处置，防止终端感染和威胁在内网传播。支持文件本地备份恢复，在恶意进程修改用户文件前将文件备份至本地存储区，在文件被加密后由云端下发文件恢复指令至终端，一键恢复被加密文件。 漏洞扫描服务 （可选） 从

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