限制防止过拟合。默认0。 隐向量层L2正则化系数 隐向量层使用的L2正则化系数，作用如“L2正则项系数”描述。默认0.001。 wide部分L2正则化系数 wide层使用的L2正则化系数，作用如“L2正则项系数”描述。默认0.001。 最大迭代轮数 模型训练的最大迭代轮数，默认50。

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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。 初始化方法 模型参数的初始化方法。 normal：正态分布 平均值：默认0 标准差：0.001 uniform ：均匀分布 最小值：默认-0.001，均匀分布的最小值，必须小于最大值。 最大值：默认0.001，均匀分布的最大值，必须大于最小值。 xavier： 初始化初始值为

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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加数据，训练效果并不明显。 降低正则化约束。 正则化约束是为了防止模型过拟合，如果模型压根不存在过拟合而是欠拟合了，那么就考虑是否降低正则化参数λ或者直接去除正则化项。 父主题： 功能咨询

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正则式函数 本文介绍正则式函数的语法规则，包括参数解释、函数示例等。 函数列表 表1 正则式函数 函数 描述 regexp_extract函数 提取目标字符串中符合正则表达式的子串。 regexp_like函数 判断目标字符串是否符合正则表达式。 regexp_extract_all函数

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表面Loss。取值范围：(0.05, 10)。 正则化参数 路径删除概率 用于定义路径删除机制中的删除概率。路径删除是一种正则化技术，它在训练过程中随机删除一部分的网络连接，以防止模型过拟合。这个值越大，删除的路径越多，模型的正则化效果越强，但同时也可能会降低模型的拟合能力。取值范围：[0，1）。

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wide_l2_regularization 否 Double wide部分L2正则化系数。 最小值：0 最大值：1 structure_l2_regularization 否 Double 结构化部分L2正则化系数。 最小值：0 最大值：1 表25 AlgorithmSpecifyParameters

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wide_l2_regularization 否 Double wide部分L2正则化系数。 最小值：0 最大值：1 structure_l2_regularization 否 Double 结构化部分L2正则化系数。 最小值：0 最大值：1 表24 AlgorithmSpecifyParameters

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正则表达式分隔半结构化文本 在创建表/文件迁移作业时，对简单 CS V格式的文件， CDM 可以使用字段分隔符进行字段分隔。但是对于一些复杂的半结构化文本，由于字段值也包含了分隔符，所以无法使用分隔符进行字段分隔，此时可以使用正则表达式分隔。 正则表达式参数在源端作业参数中配置，要求源连

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的ECS的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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wide_l2_regularization Double wide部分L2正则化系数。 最小值：0 最大值：1 structure_l2_regularization Double 结构化部分L2正则化系数。 最小值：0 最大值：1 表30 AlgorithmSpecifyParameters

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wide_l2_regularization 否 Double wide部分L2正则化系数。 最小值：0 最大值：1 structure_l2_regularization 否 Double 结构化部分L2正则化系数。 最小值：0 最大值：1 表23 AlgorithmSpecifyParameters

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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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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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每个算法有其各自的参数列表，包括初始化、最优化、正则项等参数。 逻辑斯蒂回归算法是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。逻辑斯蒂回归算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。

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max_iterator_num 是 Integer 最大迭代次数， 整数 [1,2000)。 regular_param 是 Double 正则化系数，大于0 小于等于1，小数最多保留8位）。 基于历史行为记忆生成候选集 表20 HistoryBehaviorMemory参数说明 参数名称

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正则表达式函数 正则表达式使用标准化的语法约定来指定匹配字符串的模式。在Oracle中，正则表达式通过一组允许用户搜索和操作字符串数据的SQL函数来实现。 DSC可迁移REGEXP_INSTR、REGEXP_SUBSTR和REGEXP_REPLACE正则表达式，详情如下： 不支持

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