memory 解决方法： 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考各个模型深度学习训练加速框架的选择，如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-

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preprocessing_num_workers 16 用于指定预处理数据的工作线程数。随着线程数的增加，预处理的速度也会提高，但也会增加内存的使用。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps

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preprocessing_num_workers 16 用于指定预处理数据的工作线程数。随着线程数的增加，预处理的速度也会提高，但也会增加内存的使用。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps

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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。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，训练效果并不明显。

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窗口大小切换 视频通话支持大小窗口切换，优化视频展示界面。 操作步骤 视频通话时，单击，进入功能区切换视频窗口。 图1 功能区 单击，视频界面切换为新窗口展示。 图2 打开新窗口 窗口切换后，OpenEye主界面同步展示视频界面，但是功能区转移至新窗口。 视频展示范围支持修改，包

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preprocessing_num_workers 16 用于指定预处理数据的工作线程数。随着线程数的增加，预处理的速度也会提高，但也会增加内存的使用。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps

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preprocessing_num_workers 16 用于指定预处理数据的工作线程数。随着线程数的增加，预处理的速度也会提高，但也会增加内存的使用。 per_device_train_batch_size 1 必须修改，指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps

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decay）的机制，可以有效地防止过拟合（overfitting）的问题。 学习率衰减比率 学习率衰减后的比率，用于控制训练过程中学习率的下降幅度。经过衰减后，学习率的最低值由初始学习率和衰减比率决定。其计算公式为：最低学习率 = 初始学习率 * 学习率衰减比率。也就是说，学习率在每次衰减后不会低于这个计算出来的最低值。

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模型训练的学习速率，推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。 hidden_units integer 模型隐藏层神经元个数。如果训练发现模型长期无法收敛，可以适量提升本参数。 batch_size integer 模型每次迭代时一个batch的大小，尽量设

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模型训练的学习速率，推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。 hidden_units integer 模型隐藏层神经元个数。如果训练发现模型长期无法收敛，可以适量提升本参数。 batch_size integer 模型每次迭代时一个batch的大小，尽量设

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鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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模型训练的学习速率，推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。 hidden_units integer 模型隐藏层神经元个数。如果训练发现模型长期无法收敛，可以适量提升本参数。 batch_size integer 模型每次迭代时一个batch的大小，尽量设

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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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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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较少，则可以使用较小的学习率和较小的数据批量大小，避免过拟合。 通用模型的规格：如果模型参数规模较小，那么可能需要较大的学习率和较大的批量大小，以提高训练效率。如果规模较大，那么可能需要较小的学习率和较小的批量大小，防止内存溢出。 这里提供了一些微调参数的建议值和说明，供您参考：

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设置分页大小 两台E CS 都需要做以下的配置，将分页大小设置为64G，也即65536M。 点击电脑左下角的图标，在出现的界面中右键点击“This PC”的“Properties”。 选择“Advanced system settings”，然后选择“Advanced”，点击“Per

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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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learning_rate 否 Float 学习率，最小值0，最大值1 batch_size 否 Integer 批大小，最小值1 epoch 否 Integer 迭代次数，最小值1 tree_num 否 Integer 树数量，最小值1 tree_depth 否 Integer 树深度，最小值1 split_num

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learning_rate String 纵向联邦算法学习率，最大长度16 label_dataset String 标签数据集，最大长度100 label_agent String 标签方 可信计算 节点，最大长度100 batch_size Integer lr批大小，最小值1 grad_epsilon

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelA

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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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