Preference Optimization)：直接偏好优化方法，通过直接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控，不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 SFT监督式微调(Self-training

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知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过

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你可能会发现还缺少某一部分数据源，反复调整优化。 训练模型 俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。

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2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节，加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化，更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节，针对AutoML自动机器学习，输出场景化资料。 模型管理界面优化，更新模型管理。 删除

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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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Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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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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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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靶点优化 靶点优化基于分子动力学模拟和结构聚类，实现靶点结构优化 单击“靶点优化”功能卡片，进入配置页面。 配置靶点文件和相关参数信息。 靶点文件：支持PDB格式文件，文件大小不能超过10M。若文件中含有多个受体，默认只处理第一个。 靶点预处理： 去配体：提交任务时系统会自动删除配体。

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分子优化（MO） 新建分子优化任务接口 查询分子优化任务 父主题： API（AI辅助药物设计）

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内存优化型 内存优化型实例类型总览 内存优化型 云服务器 擅长应对大型内存数据集和高网络场景。适用于内存要求高，数据量大并且数据访问量大，同时要求快速的数据交换和处理。例如广告精准营销、电商、车联网等大数据分析场景。 该类型 弹性云服务器 默认开启超线程，每个vCPU对应一个底层超线程HT（Hyper-Threading）。

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优化过程（Windows） 云 服务器 的正常运行依赖于XEN Guest OS driver（PV driver）和KVM Guest OS driver（virtio驱动），为了同时支持XEN虚拟化和KVM虚拟化，以及提升云服务器网络性能，需要确保镜像安装了PV driver和virtio驱动。

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优化与提升 ModelArts开发支持服务 数据库开发支持服务 AI使能优化服务与提升服务 大数据优化与提升服务 应用现代化服务 物联网优化与提升服务 存储安全优化与提升服务 云存储优化与提升服务 数据仓库 优化与支持服务

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搜索优化功能 启用百度主动推送操作指导 在百度站长平台验证网站操作指导 在百度站长平台获取秘钥操作指导 启用百度自动推送操作指导 启用网站sitemap操作指导 临时关闭网站操作指导 启用404页面操作指导 启用Nofollow操作指导 启用301重定向操作指导 启用网站html静态化操作指导

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、合理，有助于提高管制策略的有效性和针对性。 闭环管理与自主学习机制：国蓝中天实现了污染摸排流程化反馈数据的闭环管理与自主学习。这种机制使得管制系统能够不断学习和优化，进一步提高污染管治的有效性。通过持续的数据反馈和学习，系统能够不断完善自身，适应不断变化的污染状况。

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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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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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单击“超参优化配置”对应的图标，运行代码框内容。 使用模板代码进行超参优化。 单击“超参优化配置”代码框下方的“使用模板代码进行超参优化”，弹出如图8所示内容。 图8 使用模板代码进行超参优化 从特征列中选取标签列，然后单击“使用模板代码进行超参优化”对应的图标，运行代码框内容。 使用py文件进行超参优化。

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，使图像识别结果更加准确。 商用 应用场景 2018年4月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 图像识别服务正式公测上线 基于深度学习技术，可准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力，帮助客户准确识别和理解图像内容。 公测 产品介绍

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使用容量优化 选择“服务列表 > 管理与监管 > 优化顾问”优化顾问服务页面。 左侧导航树选择“容量优化”。 页签默认为“风险识别”，点击“配置”。 图1 点击“编辑”，进行风险分析配置。当前支持自定义预测和智能预测两种模式。 1） 自定义预测：一种峰值预测的方式，根据输入预测峰值找出风险实例

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创建用户并授权使用优化顾问服务 创建用户并授权使用优化顾问服务 如果您需要对您所拥有的优化顾问服务进行精细的权限管理，您可以使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM），通过IAM，您可以： 根据企业的业务组织，在您的华为云帐号

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