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。

 
 

    深度学习减少过拟合 更多内容
  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    加数据,训练效果并不明显。 降低正则化约束。 正则化约束是为了防止模型拟合,如果模型压根不存在过拟合而是欠拟合了,那么就考虑是否降低正则化参数λ或者直接去除正则化项。 父主题: 功能咨询

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 排序策略-离线排序模型

    制防止拟合。默认0。 L2正则项系数 叠加在模型的2范数之上,用来对模型值进行限制防止拟合。默认0。 正则损失计算方式 正则损失计算当前有两种方式。 full:指针对全量参数计算。 batch:则仅针对当前批数据中出现的参数计算 说明: batch模式计算速度快于full模式。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 排序策略

    制防止拟合。默认0。 L2正则项系数 叠加在模型的2范数之上,用来对模型值进行限制防止拟合。默认0。 正则损失计算方式 正则损失计算当前有两种方式。 full:指针对全量参数计算。 batch:则仅针对当前批数据中出现的参数计算 说明: batch模式计算速度快于full模式。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 创建模型微调流水线

    体比例取决于数据集的大小和质量,以及模型的复杂度和训练时间等因素。较小的测试数据比例可能导致拟合,而过大的比例则可能导致欠拟合。因此,选择适当的测试数据比例对于训练出准确可靠的机器学习模型非常重要。 任务配置 资源池 选择执行任务的资源池,在下拉列表可以看到各资源池的可用卡数,根据实际情况选择。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 提交排序任务API

    域都会学习一个隐向量,能够达到更高的精度,但也更容易出现拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 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。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 卡方拟合性检验

    卡方拟合性检验 卡方拟合检验目前仅支持在ML Studio镜像内运行,不支持发布到dli。 概述 卡方拟合检验,即卡方拟合优度检验。对每个类别中的实测频率和期望频率进行比较,以检验是否所有类别包含相同比例的值,或检验是否每个类别包含用户指定比例的值。 输入 参数 子参数 参数说明

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 二次开发

    用户基于平台在线开发,快速开始,无需费力搭建开发环境。 使用简单,没有很多编程技能要求。平台支持的语言形式与javascript/java很接近,尽量减少额外学习成本。在语言机制上,尽量减少对用户的干扰,使用户能专注于造型逻辑和API调用,而非纠结于语言规则和形式。平台会支持提升开发体验功能,包括指令列表供选择,代码片段自动填充等辅助开发功能。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 如何减少漏洞管理服务配额?

    如何减少漏洞管理服务配额? 购买漏洞管理服务或配额后不能减少配额,仅支持升级规格。 如果用户需要减少配额,需要等之前购买的套餐到期或者退订当前套餐后,重新购买。 父主题: 计费FAQ

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Kafka支持减少分区数吗?

    Kafka支持减少分区数吗? Kafka不支持减少分区数,您可以通过删除原先的Topic,然后创建新Topic,重新设置分区数。 父主题: Topic和分区问题

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 产品优势

    产品优势 检测准确 基于深度学习技术和大量的样本库,帮助客户快速准确进行违规内容检测,维护内容安全。 功能丰富 提供图文视频内容检测,覆盖涉黄、广告、涉暴等多种违规风险的内容检测,以及检测图像清晰度和构图质量等功能。 稳定可靠 内容审核 服务已成功应用于各类场景,基于华为等企业客户的长期实践,经受过复杂场景考验。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 如何减少漏洞管理服务配额?

    如何减少漏洞管理服务配额? 购买漏洞管理服务或配额后不能减少配额,仅支持升级规格。 如果用户需要减少配额,需要等之前购买的套餐到期或者退订当前套餐后,重新购买。退订和购买漏洞管理服务请参考如何退订漏洞管理服务?和购买漏洞管理服务。 父主题: 计费类

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了