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。 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。 准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 F1值 F1值是模型精确率和召

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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，反映模型对样本整体的识别能力。 f1 F1值

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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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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。 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。 准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 F1值 F1值是模型精确率和召

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法。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.1。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数：叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。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过拟合。默认0。

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使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模 场景描述 准备数据 发布数据集 创建可信联邦学习作业 选择数据 样本对齐 筛选特征 模型训练 模型评估 父主题： 纵向联邦建模场景

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管理，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过“

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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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创建模型微调流水线 模型微调是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程，适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景。这是通过在与任务相关的数据集上训练模型完成，所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。 前提条件

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上设置“AI训练”或“学习案例”，以标识出正样本。 专家经验库按不同采集来源的图片与视频进行分类，分为任务经验库和问题经验库（问题经验库暂未实现），其中任务经验库分为检查单、任务与告警三种归类方式。 用户可以通过专家经验库查看样本数量、样本详情等，并对样本进行管理。 父主题： 专家经验库

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随机森林回归 概述 “随机决策森林回归”节点用于产生回归模型。随机决策森林是用随机的方式建立一个森林模型，森林由很多的决策树组成，每棵决策树之间没有关联。当有一个新的样本输入时，该样本取值为所有决策树的预测值的平均值。 随机决策森林回归中的决策树算法是递归地构建决策树的过程，用平

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算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。 输出结果：数字人视频。

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机器学习，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联邦机器学习，联合建模。 已发布区域：北京四、北京二 如何创建横向训练型作业？

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data_count Long 样本对齐数据量 obs_path String obs/本地文件路径 start_time String 开始时间 end_time String 结束时间 result_ext String 样本对齐结果 请求示例 查询样本对齐结果 get https://100

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Negative（FN）：假负类。样本的真实类别是正类，但是模型将其识别为负类； False Positive（FP）：假正类。样本的真实类别是负类，但是模型将其识别为正类； True Negative（TN）：真负类。样本的真实类别是负类，并且模型将其识别为负类。 输入 参数 子参数

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ark等加速服务，为您提供低成本高性能的基因测序解决方案。支持对接深度学习框架，方便您深度解读报告。 秒级并发 基因容器利用容器技术的秒级并发能力，可将WGS从30小时缩短至5小时以内，对比同类竞品，使用相同样本的情况下，资源利用率大幅提升。 简单易用 不单独维护小资源池，使用华

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object 通过样本属性搜索。 parent_sample_id String 父样本ID。 sample_dir String 根据样本所在目录搜索（目录需要以/结尾），只搜索指定目录下的样本，不支持目录递归搜索。 sample_name String 根据样本名称搜索（含后缀名）。

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联邦学习&重训练，保障模型应用效果 支持联邦学习，模型可以采用多地数据进行联合训练，提升样本多样性，提升模型效果 支持迁移学习，只需少量数据即可完成非首站点模型训练，提升模型泛化能力 模型自动重训练，持续优化模型效果，解决老化劣化问题 预置多种高价值通信增值服务，缩短模型交付周期

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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。

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支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成熟的权限管理体系，保障数据安全的同时，确保团队高效协作。

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ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包，面向有AI基础的开发者，提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能，包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和部署上线流程。涉及计费项包含：模型开发环境（Notebook）、模型训练（训练作业）、部署上线（在线服务）。 父主题： 购买套餐包

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