乳腺癌数据集作业结果 本节实验包含了如下三个部分：（1）训练轮数对联邦学习模型分类性能的影响；（2）迭代次数对联邦学习模型分类性能的影响；（3）参与方数据量不同时，本地独立训练对比横向联邦的模型性能。 不同训练参数对模型准确率、训练时长的影响 训练轮数对模型准确率的影响（迭代次数固定为20）

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确定发布 调整阈值 训练好的模型可以通过调整阈值，影响机器人直接回答的准确率。阈值越高，机器人越严谨，对用户问的泛化能力越弱，识别准确率越高；阈值越低，机器人越开放，对用户问的泛化能力越强，识别准确率越低。 针对历史版本的模型，可以根据当前模型调节直接返回答案的阈值。 在“模型管理”

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模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeple

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模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeple

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新建作业 在弹出的界面进行数据选择，选择两方数据集作为整个作业的数据集，必须选择一个当前代理的数据集，另一个数据集可以来自空间中的任意一方。两方的数据集中一方数据集只含有特征，另一方的数据集必须含有标签。 重试：开关开启后，执行失败的作业会根据配置定时进行重试，仅对开启后的执行作业生效

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资源对SMP性能的影响 SMP架构是一种利用富余资源来换取时间的方案，计划并行之后必定会引起资源消耗的增加，包括CPU、内存、I/O和网络带宽等资源的消耗都会出现明显的增长，而且随着并行度的增大，资源消耗也随之增大。当上述资源成为瓶颈的情况下，SMP无法提升性能，反而可能导致集群

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性能测试服务测试的时候申请的带宽大小对测试的影响是什么？ 用户压测的请求和响应的模型不一样，所需带宽也不一样。比如说5000TPS，每个请求包大小是1KB，那么总的上行带宽是5000KB，下行带宽也是一样的估算方式。对于带宽的限制是限制上行带宽，因此POST/PUT等带Body的请求会比较消耗带宽资源。

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向上前进步长的参数。默认0.001。 数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 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

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产品优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景的 语音识别 进行优化，识别率达到业界领先。 前沿技术 使用工业界成熟的算法，结合学术界最新研究成果，为企业提供独特竞争力优势。 支持热词 针对专业词汇，支持上传至热词表，增加专业词汇的识别准确率。 可定制化 针对客户的特定场景需求，定制

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断出不合规的语音内容。 场景优势： 实时性：可以实时监测和分析直播间中的语音内容，保障直播间的秩序和安全。 支持特殊声音识别：支持特殊声音识别模型，如娇喘、呻吟、敏感声纹等。 社交语音消息 在社交语音消息平台上实时对用户发送的语音消息进行审核，及时判断出包含不良内容的语音消息，帮

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的值对该表数据做hash重分布，使得某个并行线程的数据量远多于其他线程，造成长尾问题，导致并行后效果差。 系统并发度对SMP性能的影响 SMP特性会增加资源的使用，而在高并发场景下资源剩余较少。所以，如果在高并发场景下，开启SMP并行，会导致各查询之间严重的资源竞争问题。一旦出现

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乳腺癌数据集从UCI获取，该数据集只包含连续类型特征，因此对所有特征使用Scikit-Learn的StandardScaler进行了归一化。为了模拟横向联邦学习场景，将数据集随机划分为三个大小类似的部分：（1）xx医院的训练集；（2）其他机构的训练集；（3）独立的测试集，用于准确

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创建自动学习项目有个数限制吗？ ModelArts自动学习，包括图像分类项目、物体检测项目、预测分析项目、声音分类和文本分类项目。您最多只能创建100个自动学习项目。 父主题： 创建项目

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迁移对源数据库的影响 当有UGO评估任务连接源库进行对象采集时，源库Oracle执行select或alter等语句，执行时间会增加约0.1s。 对源库Oracle性能的影响，如表所示。 表1 对源库性能的影响 源库类型 源库配置 CPU使用率 内存使用率 I/O使用率 查询语句执行时间

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在自动学习界面中，仅支持将训练后的模型部署为在线服务，如果需要部署为“批量服务”或“边缘服务”，请参见自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？。 服务测试 您可以在“部署上线”页面，选择对应的服务类型，例如自动学习文本分类项目默认将服务部署为在线服务，进入“在线服务”页面，单击目标服务“操作”列的“

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在自动学习界面中，仅支持将训练后的模型部署为在线服务，如果需要部署为“批量服务”或“边缘服务”，请参见自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？。 服务测试 您可以在“部署上线”页面，选择对应的服务类型，例如自动学习声音分类项目默认将服务部署为在线服务，进入“在线服务”页面，单击目标服务“操作”列的“

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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。

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分区路由的主要处理逻辑根据导入数据元组的分区键计算其所在分区的过程，相比非分区表这部分为额外增加的开销，这部分开销在最终数据导入上的具体性能损失和 服务器 CPU处理能力、表宽度、磁盘/内存的实际容量相关，通常可以粗略认为： x86服务器场景下一级分区表相比普通表的导入性能会略低10

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基于key-partOid哈希表实现 分区路由的主要处理逻辑根据导入数据元组的分区键计算其所在分区的过程，相比非分区表这部分为额外增加的开销，这部分开销在最终数据导入上的具体性能损失和服务器CPU处理能力、表宽度、磁盘/内存的实际容量相关，通常可以粗略认为： x86服务器场景下分区表相比普通表的导入性能会略低10%以内。

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验证数据比例是指在模型训练过程中，将数据集分为训练集、验证集和测试集三部分，其中验证集的比例是指在训练集和验证集的比例中，验证集所占的比例。 通常情况下，数据集会按照一定比例划分为训练集、验证集和测试集，比如常见的划分比例是60%训练集、20%验证集和20%测试集。在这种情况下，验证集的比例就是20%。

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部署上线操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“模型训练”页签中，待训练状态变为“运行成功”，单击版本管理区域中的“部署”。 图1 部署操作 在弹出的“部署”对话框中，选择部署上线使用的“资源规格”

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