l”。 collect_sample 否 Boolean 是否启用样本收集。可选值如下： true：启用样本收集（默认值） false：不启用样本收集 confidence_scope 否 String 关键样本置信度范围，用中划线隔开最小值和最大值。比如：“0.10-0.90”。

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工序下的采集样本、AI训练样本和学习案例样本数量；子任务展示当前子任务下所有工序的采集样本、AI训练样本和学习案例样本数量；任务展示当前任务下所有子任务的采集样本、AI训练样本和学习案例样本数量。 图5 “样本库”页签 图6 “AI训练样本”页签 图7 “学习案例样本”页签 在“

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单样本t检验 单样本t检验目前仅支持在ML Studio镜像内运行，不支持发布到dli。 概述 t检验也称为Student t检验，它是一种使用假设检验来评估一个或两个总体均值的工具。单样本t检验可用于检验一个正态分布的总体的均值是否在满足零假设的值之内。 输入 参数 子参数 参数说明

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支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算； 支持控制流和数据流的分离

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查询单个样本详情 根据样本ID查询数据集中指定样本的详细信息。 dataset.get_sample_info(sample_id) 示例代码 根据ID查询数据集中样本的详细信息 from modelarts.session import Session from modelarts

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sample_data Array of strings 样本数据列表。 sample_dir String 样本所在路径。 sample_id String 样本ID。 sample_name String 样本名称。 sample_size Long 样本大小或文本长度，单位是字节。 sample_status

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批量更新样本标签 功能介绍 批量更新样本标签，包括添加、修改和删除样本标签。当请求体中单个样本的“labels”参数传空列表时，表示删除该样本的标签。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。

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algorithm 否 String 样本对齐算法。 OPRF, SQL_JOIN; 枚举值： OPRF SQL_JOIN datasets 否 Map<String,String> 样本对齐数据集 align_ids 否 Map<String,String> 样本对齐字段ID集合 agents

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别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。

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别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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collect_rule String 样本收集规则，默认为全量收集规则“all”。当前仅支持全量收集规则“all”。 collect_sample Boolean 是否启用样本收集。可选值如下： true：启用样本收集（默认值） false：不启用样本收集 confidence_scope String

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样本对齐支持PSI算法 纵向联邦作业中支持对两方数据集进行样本对齐，在不泄露数据隐私的情况下计算出双方共有的数据，并将共有的数据作为后续特征选择、模型训练的数据集。 公测 创建纵向联邦学习作业 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦学习 纵向联邦机

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别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。

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设定、元数据的发布等，为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图，提供插件化

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包含“高级版”功能，以及以下功能。 多轮技能管理 知识共享 应用授权 旗舰版 适用于对机器人答准率有高要求，数据样本大的场景，包括以下功能模块： 包含“专业版”功能，以及以下功能。 深度学习模型训练 如何修改机器人规格 登录CBS控制台。 在 智能问答机器人 列表中，选择“操作”列的“规格修改”。

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别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。

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