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    深度学习模型 样本过少 更多内容
  • 产品功能

    询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模,曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算 节点 数据参与

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  • 批量添加样本

    objects 样本标签列表。 metadata 否 SampleMetadata object 样本metadata属性键值对。 name 否 String 样本文件名称,名称不能包含!<>=&"'特殊字符,长度为0-1024位。 sample_type 否 Integer 样本类型。可选值如下:

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  • 产品优势

    多方协同过程中隐私信息交互(SQL JOIN数据碰撞、可信联邦学习模型参数)的加密保护; 支持安全多方计算,如基于隐私集合求交PSI(Private Set Intersection)技术的多方样本对齐、 基于差分隐私、加法同态、秘密共享等技术的训练模型保护; 可插件化的对接 区块链 存储,实现多方数

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  • 训练物体检测模型

    图3 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数 说明 recall:召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 precision:精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。

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  • 训练声音分类模型

    被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 precision:精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 accuracy:准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型样本整体的识别能力。

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  • 训练文本分类模型

    图3 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数 说明 recall:召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 precision:精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。

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  • 如何修改机器人规格,不同版本机器人区别

    包含“专业版”功能,以及以下功能。 深度学习模型训练 如何修改机器人规格 登录CBS控制台。 在 智能问答机器人 列表中,选择“操作”列的“规格修改”。 图1 规格修改 依据使用需求修改机器人的规格。 图2 修改 问答机器人 规格 父主题: 智能问答机器人

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  • 训练预测分析模型

    被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 precision:精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 accuracy:准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型样本整体的识别能力。

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  • 批量删除样本

    批量删除样本 根据样本的ID列表批量删除数据集中的样本。 dataset.delete_samples(samples) 示例代码 批量删除数据集中的样本 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import

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  • 批量删除样本

    批量删除样本 功能介绍 批量删除样本。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/datasets/{dataset

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  • 启动智能任务

    集,不支持启动主动学习和自动分组任务,支持预标注任务。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练,选中系统中已有的模型进行智能标注,快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手

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  • 训练图像分类模型

    被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 precision 精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 accuracy 准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型样本整体的识别能力。 f1 F1值

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  • 概述

    同特征的多行样本进行可信联邦学习,联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习,适用于参与者训练样本ID重叠较多,而数据特征重叠较少的情况,联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行可信联邦学习,联合建模。 概念术语

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  • 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) 训练轮数 1

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  • 为什么在微调后的盘古大模型中输入训练样本问题,回答完全不同

    为什么在微调后的盘古大模型中输入训练样本问题,回答完全不同 当您将微调的模型部署以后,输入一个已经出现在训练样本中,或虽未出现但和训练样本差异很小的问题,回答完全错误。这种情况可能是由于以下几个原因导致的,建议您依次排查: 训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是

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  • 问答模型训练(可选)

    专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习,需要先单击“重量级深度学习”,然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习:选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习:选择量级“中量级”或“重量级”,选填“模型描述”。 中量级:训练时长约为轻量级的3-5倍;

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  • CoT思维链

    CoT思维链 对于复杂推理问题(如数学问题或逻辑推理),通过给大模型示例或鼓励大模型解释推理过程,可以引导大模型生成准确率更高的结果。 单样本/多样本 可以在提示词中提供示例,让模型学习后回答,在使用这种方法时需要约束新样例不能照抄前面给的参考样例,新样例必须多样化、不能重复等

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  • 分页查询智能任务列表

    “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练,选中系统中已有的模型进行智能标注,快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手段进行智能标注,降低人工标注量,帮助用户找到难例。 “预标注”表示选择用户模型管理里面的模型进行智能标注。

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  • 产品概述

    数据的发布等,为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练,支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图,提供插件化的区块链

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  • 样本管理

    样本管理 查询样本列表 查询单个样本详情 批量删除样本 父主题: 数据管理

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  • 样本对齐

    样本对齐 单击右下角的下一步进入“样本对齐”页面,这一步是为了进行样本的碰撞,过滤出共有的数据交集,作为后续步骤的输入。企业A需要选择双方的样本对齐字段,并单击“对齐”按钮执行样本对齐。执行完成后会在下方展示对齐后的数据量及对齐结果路径。 父主题: 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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