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

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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过拟合，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

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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

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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。 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。

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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。 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。

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如何避免上传重复文件？ 视频点播服务提供了上传校验功能。在控制台上传音视频文件时，打开“防止上传重复文件”开关，即会对添加的音视频文件进行校验，检查点播服务中是否已存在内容相关的文件。 图1 本地上传 您也可以使用点播服务提供的上传检验接口进行重复文件检查。 父主题： 上传问题

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如何避免频繁登录CodeArts？ CodeArts采用华为云统一的会话超时策略，会话超时时长默认为1个小时。 当用户超过设置的时长未操作界面，会话将会失效，需要重新登录。 管理员可以通过统一身份认证服务（IAM）的“安全设置”页面设置会话超时策略。 登录华为云控制台，鼠标移动至

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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过拟合，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。

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如何避免重要需求遗漏 避免重要需求遗漏的思路 避免重要需求遗漏，首先我们需要反问一句——为什么这些紧急重要的需求无法更早预见？同样的，我们需要了解： 具体是哪些外界原因？这些原因是否有共性，有的话，那就针对性处理。 增加的需求有无共性特点？有的话，可以针对性处理。 临时增加有多临

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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

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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。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。

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如何避免E CS 售罄导致部署失败 应用场景 本文介绍了在华为云云商店如何避免自动部署模板中，需要创建ECS的Flavor售罄，导致部署失败。 如下图所示，ECS的c7.large.4 Flavor在可用区3售罄，而在可用区2是有库存的。 操作方法 华为云ECS的每个Flavor在各

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如何避免Kerberos认证过期？ 对于JAVA应用 在连接HBase、HDFS或者其他大数据组件前，先调用loginUserFromKeytab()创建UGI，然后启动一个定时线程进行检查是否过期并在过期前重新登录。 private static void startCheck

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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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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过拟合，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。

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如何避免节点上的某个容器被驱逐？ 问题背景 在工作负载调度时可能会发生一个节点上的两个容器之间互相争资源的情况，最终导致kubelet将其全部驱逐。那么能不能设定策略让其中一个服务一直保留？如何设定？ 问题建议 Kubelet会按照下面的标准对Pod的驱逐行为进行评判： 根据服务

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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

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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

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如何避免成为勒索受害者（通用举措） 事前举措 由于勒索攻击高强度加密算法的难破解性和数字货币交易方式的隐蔽性，解决勒索攻击的首要是构建“安全能力前置”，提升自身的“免疫力”。 建议按照如下加固方式开展事前勒索防护： 收敛互联网暴露面：定期扫描外部端口，保证公开范围最小化。 减少系

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如何避免对历史数据进行minor compaction？ 问题 如何避免对历史数据进行minor compaction？ 回答 如果要先加载历史数据，后加载增量数据，则以下步骤可避免对历史数据进行minor compaction： 加载所有历史数据。 将major compact

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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

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