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    深度学习使用数据集 更多内容
  • 保存纵向联邦作业

    参数 是否必选 参数类型 描述 agent_id 是 String 数据集所属agent id dataset_name 是 String 数据集名称 features 是 Array of strings 数据集特征集合 响应参数 状态码: 200 表5 响应Body参数 参数 参数类型

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  • 概述

    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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  • 时序数据标注介绍

    数据标注对于KPI异常检测非常重要,可以有效提升监督学习训练过程中KPI异常检测的准确率,在无监督学习中对模型做验证评估。 监督学习使用标注工具对原始数据进行标注,并将标注数据用于训练。用户基于训练结果确认并更新数据标注,将标注数据重新用于训练,提升KPI检测准确率。 无监督学习使用标注工具对原始数据进行

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  • 乳腺癌数据集作业结果

    167 216 从上面两张表可以看出: (1)训练轮数对于联邦学习模型的性能影响不大,这主要是由于乳腺癌数据集的分类相对简单,且数据集经过了扩充导致的; (2)增大每个参与方本地模型训练的迭代次数,可以显著提升最终联邦学习模型的性能。 参与方数据量不同时,独立训练对比横向联邦训练的准确率

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  • 数据集

    KPI_60mins:KPI 60分钟数据集 TPC-iSPS11_60:KPI异常检测数据集 amazon:迁移学习Office-31 A(Amazon)数据集 dslr:迁移学习Office-31 D(DSLR)数据集 webcam:迁移学习Office-31 W(Webcam)数据集 caltech:迁移学习Caltech-256数据集

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  • 自动学习训练作业失败

    进入OBS管理控制台,选择当前自动学习项目使用的OBS桶,单击桶名称进入概览页。 在左侧菜单栏选择“访问权限控制>桶ACLs”,检查当前账号是否具备读写权限,如果没有权限,请联系桶的拥有者配置权限。 确保此OBS桶是非加密桶 进入OBS管理控制台,选择当前自动学习项目使用的OBS桶,单击桶名称进入概览页。

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  • 训练型横向联邦作业流程

    本地的数据集训练子模型。 训练模型文件则定义了模型的结构,会用于每个参与方在本地初始化模型。 图2 配置执行脚本、训练模型文件 配置已方、对方数据集。在作业的数据集配置中,选择己方、对方的本地数据集,此外需将已方的数据集设为评估数据集。横向联邦中,需要确保不同参与方的数据集结构完全一致。

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  • 数据准备

    数据准备 乳腺癌数据集从UCI获取,该数据集只包含连续类型特征,因此对所有特征使用Scikit-Learn的StandardScaler进行了归一化。为了模拟横向联邦学习场景,将数据集随机划分为三个大小类似的部分:(1)xx医院的训练集;(2)其他机构的训练集;(3)独立的测试集

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  • 选择数据

    选择数据 首先企业A要在“数据选择”页面选择双方发布的数据集,已选择的数据集会出现在右侧,所选的数据集会用于后续的步骤。 父主题: 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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  • Yaml配置文件参数配置说明

    fp16/bf16 true 使用混合精度格式,减少内存使用和计算需求。二者选其一 learning_rate 2.0e-5 指定学习率 disable_gradient_checkpointing true 关闭重计算,用于禁用梯度检查点,默认开启梯度检查点;在深度学习模型训练中用于保存模

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  • Yaml配置文件参数配置说明

    fp16/bf16 true 使用混合精度格式,减少内存使用和计算需求。二者选其一 learning_rate 2.0e-5 指定学习率 disable_gradient_checkpointing true 关闭重计算,用于禁用梯度检查点,默认开启梯度检查点;在深度学习模型训练中用于保存模

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  • 创建横向评估型作业

    可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中配置作业名称相关参数,完成后单击“确定”。 图2 新建作业 在弹出的界面,继续配置可信联邦学习作业的参数,参数配置参考表1。 图3 配置参数 “数据集配置”的“可选数据列表”: 本地运行环

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  • 发布数据集

    发布数据集 企业A和大数据厂商B分别将自己的csv数据文件上传到自己的计算节点上,通过“数据管理”模块创建各自的数据集。 企业A的数据集如下: 大数据厂商B的数据集如下: 创建数据集后单击“发布”按钮即可将数据的元数据信息发布到tics空间侧,供其他合作方参考。 父主题: 使用TI CS 可信联邦学习进行联邦建模

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  • 创建横向训练型作业

    用户下拉选择作业的运行位置: LOCAL表示的是可信联邦学习作业在本地运行。 ModelArts表示的是可信联邦学习作业在ModelArts Lite资源池内运行。 PriorityModelArts表示的是可信联邦学习作业优先使用ModelArts Lite资源池运行,没有则在本地运行。

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  • ModelArts

    OBS桶或ModelArts的数据集列表。分享者可将已处理过的数据集发布至AI Gallery。 下载数据集 AI Gallery发布数据集 Notebook案例的分享和使用 AI Gallery的资产集市提供了Notebook代码案例的分享和使用。订阅者可在AI Gallery

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  • Yaml配置文件参数配置说明

    fp16/bf16 true 使用混合精度格式,减少内存使用和计算需求。二者选其一 learning_rate 2.0e-5 指定学习率 disable_gradient_checkpointing true 关闭重计算,用于禁用梯度检查点,默认开启梯度检查点;在深度学习模型训练中用于保存模

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  • 数据集

    数据集 角色访问权限 数据集界面介绍 数据集公共功能介绍 管理数据集 消费数据集 管理数据资产 父主题: 用户指南

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  • 数据集

    代码框右侧的参数说明,如表1所示。同时支持单击当前算子右侧的图标,新增需要绑定的多个数据集实例。 表1 选择数据 参数 参数说明 数据集 从下拉框中选择数据集,即“数据集”菜单中创建的数据集名称。 数据集实例 从下拉框中选择数据集实例,即“数据集”菜单中创建的数据集实例名称。 数据文件列表 当数据通过本地上传,且“

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  • 数据集成

    数据集数据集成概述、工具介绍及入湖范围 数据集成前探查 全量数据同步 增量数据同步 父主题: 实施步骤

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  • 数据集

    可以删除数据集。 创建高码定制数据集。 在“数据集”页面,单击“创建高码定制数据集”。 输入数据集名称,勾选需展示数据的事件模板。 高码定制数据集:支持选择多个事件模板。 单击“确定”,数据集创建完成。 您可以单击数据集名称再次编辑,单击“操作”列“删除”可以删除数据集。 单击“

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  • 数据集成

    数据集成 安全云脑中的日志存储时间是多久?

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