AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    深度学习soft max函数 更多内容
  • 数据扩增

    的最小值。默认值为0.0。 crop_percent_max:各边裁剪占比的随机取值范围的最大值。默认值为0.2。 do_validation:数据扩增前是否进行数据校验。默认值为True。 CutOut 随机擦除,在深度学习中常用的方法,用于模拟物体被障碍物遮挡。 do_val

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  • LightGBM分类

    objective - 目标函数,支持binary,multiclass,multiclassova,默认为"binary" max_depth - 树的最大深度,默认为-1 num_iteration - 迭代次数,默认为100 learning_rate - 学习率,默认为0.1 num_leaves

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  • 迁移适配

    $PRE_SEQ_LEN-$LR \ --overwrite_output_dir \ --max_source_length 64 \ --max_target_length 64 \ --per_device_train_batch_size 4

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  • system param fs.nr

    ,以保证SLB部分功能的正常使用。 表1 参数说明 参数 防呆触发条件 触发动作 fs.file-max <100000 不允许启动 fs.nr_open <fs.file-max 不允许启动 net.ipv4.ip_local_port_rang 区间宽度<3万 不允许启动 ulimit

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  • 问答模型训练(可选)

    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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  • 横向联邦学习场景

    横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast,进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集:基于医学图像中提取的若干特征,判断癌症是良性还是恶性,数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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  • STATEMENT

    用户session id。 n_soft_parse bigint 软解析次数,n_soft_parse + n_hard_parse可能大于n_calls,因为子查询未计入n_calls。 n_hard_parse bigint 硬解析次数,n_soft_parse + n_har

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  • 配置初始化

    多个请求处理可以共享的业务逻辑适合放到初始化函数,以降低函数时延,例如深度学习场景下加载规格较大的模型、数据库场景下连接池构建。 前提条件 已创建函数。 初始化函数 登录函数工作流控制台,在左侧的导航栏选择“函数 > 函数列表”。 选择待配置的函数,单击进入函数详情页。 选择“设置 > 生命周期”,开启“初始化配置”。

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  • 创建联邦学习工程

    创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码(简易编辑器) 编辑代码(WebIDE) 模型训练 父主题: 模型训练

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  • 自动学习(新版)

    自动学习(新版) 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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  • 自动学习(旧版)

    自动学习(旧版) 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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  • 查看DCS实例参数模板信息

    918 client-output-buffer-slave-soft-limit 主从同步缓冲区大小软限制,单位字节。如果同步缓冲区大小超过这个值达到client-output-buffer-limit-slave-soft-seconds参数配置的秒数,则主从同步连接断开。 0~17

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • 学习各地管局政策

    学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新,本文档内容供您参考,具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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  • GPU加速型

    TOPS 机器学习深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能,详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4(GPU直通) 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习深度学习、训练推理、

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  • 梯度提升树分类

    tion" max_depth - 树的最大深度,默认为5 max_bins - 最大分箱数,默认为32 min_instances_per_node - 树节点分割时要求子节点包含的最小实例数,默认为1 min_info_gain - 最小信息增益,默认为0 max_iter -

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  • 策略参数说明

    00E-08。 学习率(learning_rate) 是 Double 决定优化器在优化方向上前进步长的参数。取值范围(0,1],默认值为0.001。 在线学习(ftrl) 初始梯度累加和 (initial_accumulator_value) 是 Double 用来动态调整学习步长。取值范围(0

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  • ALM-303046985 AP检测到Soft-GRE隧道中断

    对系统的影响 用户业务无法经过Soft-GRE隧道转发,业务不通。 可能原因 AP开启Keepalive检测功能后,检测隧道对端的ME60不可达。 ME60的Soft-GRE配置有误,未回复AP发出的心跳报文。 AP与ME60的中间网络中断。 处理步骤 检查Soft-GRE终结端的VE口是否开启了Soft-GRE功能。

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  • ALM-3276800231 AP检测到Soft-GRE隧道中断

    对系统的影响 用户业务无法经过Soft-GRE隧道转发,业务不通。 可能原因 AP开启Keepalive检测功能后,检测隧道对端的ME60不可达。 ME60的Soft-GRE配置有误,未回复AP发出的心跳报文。 AP与ME60的中间网络中断。 处理步骤 检查Soft-GRE终结端的VE口是否开启了Soft-GRE功能。

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