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    深度学习多分类的损失函数 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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 多模板分类工作流

    模板分类工作流 工作流介绍 上传模板图片 定义预处理 框选参照字段 框选识别区 训练分类器 评估应用 部署服务 编辑应用 自定义字段类型 删除应用 父主题: 文字识别 套件

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  • 多模板分类工作流

    模板分类工作流 工作流介绍 上传模板图片 定义预处理 框选参照字段 框选识别区 模板总览 评估 调用指南 编辑应用 删除应用 父主题: 自定义OCR

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  • 创建纵向联邦学习作业

    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 定义每棵决策树深度,根节点为第一层。取值范围为1~10整数。 切分点数量 定义每个特征切分点数量,数量越多,准确率越高,计算时间越长。取值范围为5~10整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值。

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  • 大模型开发基本概念

    )是在模型训练或生成过程中加入惩罚项,旨在减少重复生成可能性。通过在计算损失函数(用于优化模型指标)时增加对重复输出惩罚来实现。如果模型生成了重复文本,它损失会增加,从而鼓励模型寻找更多样化输出。 提示词工程相关概念 表4 提示词工程相关概念说明 概念名 说明 提示词

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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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  • 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

    llery下载数据集。单击图标选择您OBS桶下任意一处目录,但不能与输出位置为同一目录。 数据集输出位置:用来存放输出数据标注相关信息,或版本发布生成Manifest文件等。单击图标选择OBS桶下空目录,且此目录不能与输入位置一致,也不能为输入位置子目录。 图1 下载详情

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  • 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

    llery下载数据集。单击图标选择您OBS桶下任意一处目录,但不能与输出位置为同一目录。 数据集输出位置:用来存放输出数据标注相关信息,或版本发布生成Manifest文件等。单击图标选择OBS桶下空目录,且此目录不能与输入位置一致,也不能为输入位置子目录。 图1 下载详情

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  • 使用自动学习实现声音分类

    使用自动学习实现声音分类 准备声音分类数据 创建声音分类项目 标注声音分类数据 训练声音分类模型 部署声音分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发

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  • 使用自动学习实现文本分类

    使用自动学习实现文本分类 准备文本分类数据 创建文本分类项目 标注文本分类数据 训练文本分类模型 部署文本分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发

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  • 使用自动学习实现图像分类

    使用自动学习实现图像分类 准备图像分类数据 创建图像分类项目 标注图像分类数据 训练图像分类模型 部署图像分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发

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  • 创建科学计算大模型训练任务

    给输入数据加噪音尺度 给输入数据加噪音尺度,定义了给输入数据加噪音尺度。这个值越大,添加噪音越强烈,模型正则化效果越强,但同时也可能会降低模型拟合能力。取值范围:[0,1]。 给输出数据加噪音概率 给输出数据加噪音概率,定义了给输出数据加噪音概率。加噪音是一种正则化技术,它通过

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  • 提交排序任务API

    String 请求失败时错误信息,请求成功时无此字段。 error_code String 请求失败时错误码,请求成功时无此字段。 job_id Long 训练作业ID。 job_name String 训练作业名称。 create_time Long 训练作业创建时间。 示例

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  • 分类

    分类 Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1628568066600 | +--- 1628568066600.jpg | +--- 1628568066600.json +--- 1628654064999 | +--- 1628654064999.jpg

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  • 分类

    分类 添加节点 编辑节点 管理属性 布局属性 生效节点 失效节点 删除节点 父主题: 数据模型管理

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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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