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    深度学习的损失函数有哪几种 更多内容
  • 深度学习模型预测

    模型权值存放在OBS上完整路径。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上完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流输入,通过加载预训练deeple

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  • 深度学习模型预测

    模型权值存放在OBS上完整路径。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上完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流输入,通过加载预训练deeple

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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    各个模型深度学习训练加速框架选择 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工具,但是它们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训练。D

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  • 大模型开发基本概念

    Learning,简称SSL)是一种机器学习方法,它从未标记数据中提取监督信号,属于无监督学习一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习,从而生成有用表示,可用于后续任务。它无需额外的人工标签数据,因为监督信号直接从数据本身派生。 监督学习 监督学习是机器学习任务一种。它从标记训练数据

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  • 推荐作业有哪几种创建方式?

    推荐作业哪几种创建方式? 推荐系统支持如下几种作业创建方式: 通过RES管理控制台创建作业、查看推荐和效果评估结果。详情参见《推荐系统用户指南》。 通过API提交任务并获取结果。详请参见《推荐系统API参考》。 父主题: 基础问题

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  • 执行作业

    体支持参数请参考表1。 表1 常规配置参数 算法类型 参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新幅度,以及训练速度和精度。取值范围为0~1小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树数量,一个样本预测值是多棵树预测值加权和。取值范围为1~50整数。 树深度

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  • 排序策略

    数值稳定常量:为保证数值稳定而设置一个微小常量。默认1e-8。 adagrad:自适应梯度算法 对每个不同参数调整不同学习率,对频繁变化参数以更小步长进行更新,而稀疏参数以更大步长进行更新。 学习率:优化算法参数,决定优化器在最优方向上前进步长参数。默认0.001。 初

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  • 排序策略-离线排序模型

    数值稳定常量:为保证数值稳定而设置一个微小常量。默认1e-8。 adagrad:自适应梯度算法 对每个不同参数调整不同学习率,对频繁变化参数以更小步长进行更新,而稀疏参数以更大步长进行更新。 学习率:优化算法参数,决定优化器在最优方向上前进步长参数。默认0.001。 初

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  • 功能介绍

    模型训练多维度可视化监控,包括训练精度/损失函数曲线、GPU使用率、训练进度、训练实时结果、训练日志等。 图15 训练指标和中间结果可视化 图16 训练过程资源监控 支持多机多卡环境下模型分布式训练,大幅度提升模型训练速度,满足海量样本数据加速训练需求。 图17 支持训练过程多个GPU运行指标监控

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  • 创建纵向联邦学习作业

    支持参数请参考表1。 表1 常规配置参数 算法类型 参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新幅度,以及训练速度和精度。取值范围为0~1小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树数量,一个样本预测值是多棵树预测值加权和。取值范围为1~50整数。 树深度

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  • 深度诊断ECS

    深度诊断E CS 操作场景 ECS支持操作系统深度诊断服务,提供GuestOS内常见问题自诊断能力,您可以通过方便快捷自诊断服务解决操作系统内常见问题。 本文介绍支持深度诊断操作系统版本以及诊断结论说明。 约束与限制 该功能依赖云运维中心(Cloud Operations

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    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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  • 创建自动学习项目有个数限制吗?

    创建自动学习项目个数限制吗? 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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  • 函数支持引入的依赖库有哪些?

    函数支持引入依赖库哪些? 支持依赖库说明 FunctionGraph支持引入标准库及第三方依赖库。 标准库 对于标准库,无论是在线编辑或是线下开发打包上传至FunctionGraph,均可以直接在代码中引入,使用其功能。 FunctionGraph支持非标准库 Funct

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  • JMESPath支持的内置函数有哪些?

    最终结果:“object” values object array 返回包含所提供json对象数组。由于json哈希是继承无序,因此与提供入参对象关联值是继承无序。实现不需要以任何特定顺序返回json对象数组。 当前结果:{"a": "first", "b": "second"

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  • 如何判断盘古大模型训练状态是否正常

    中Loss(损失函数值)变化趋势。损失函数是一种衡量模型预测结果和真实结果之间差距指标,正常情况下越小越好。 您可以从平台训练日志中获取到每一步Loss,并绘制成Loss曲线,来观察其变化趋势。一般来说,一个正常Loss曲线应该是单调递减,即随着训练进行,Loss值不断减小,直到收敛到一个较小的值。

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  • 提交排序任务API

    M、PIN中某一个。 algorithm_parameters 是 JSON 每个算法其各自参数列表,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基础上叠加一

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  • 实验对我课程学习有什么帮助?

    实验对我课程学习什么帮助? 每个微认证实验与课程相匹配,通过实验实践操作与练习可以加深课程学习与理解,获得场景化技能提升。 父主题: 微认证实验常见问题

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  • 函数执行超时的可能原因有哪些?

    函数执行超时可能原因哪些? 自身代码执行逻辑超时,建议优化代码或增加超时时间。 网络请求超时,建议增加超时时间。 函数进行冷启动时,Java加载类时间过长,建议增加超时时间或增加内存。 父主题: 通用问题

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集特征数据不够理想,而此数据集数据类别和一份理想数据集部分重合或者相差不大时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集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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  • 学习项目

    通过查看学员培训进度,监控学员学习状态 操作路径:培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计是以任务形式分派学员学习数据 自学记录统计是学员在知识库进行自学学习数据 统计数据统计是具体培训资源(实操作业、考试等)学员学习数据 父主题: 培训管理

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