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    深度学习损失函数优化 更多内容
  • 排序策略

    径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 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。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称

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  • 大模型开发基本概念

    型没有很好地捕捉到数据特征,不能够很好地拟合数据。 损失函数 损失函数(Loss Function)是用来度量模型的预测值f(x)与真实值Y的差异程度的运算函数。它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。 推理相关概念 表3 训练相关概念说明

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  • 排序策略-离线排序模型

    新。 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0.001。 初始梯度累加和:梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl:Follow The Regularized Leader 适用于处理超大规模数据的,含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。

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  • 功能介绍

    力进行自动学习,也可以利用notebook进行算法开发;支持基于预训练模型进行模型的自主训练与迭代优化,提高模型训练效率和精度。 图12 新建工程 支持模型超参数配置,包括:backbone、实时样本增强(随机翻转、裁切、对比度亮度增强、归一化等)、loss函数优化器等参数,并

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  • 执行作业

    loss_function 否 String 损失函数 loss_param 否 String 损失函数参数json字符串 启动作业后会生成一条新的历史作业记录。 等待执行完成,在“历史作业”页面查看更详细的作业运行信息,包括执行结果、作业报告。 父主题: 可信联邦学习作业

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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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  • 创建科学计算大模型训练任务

    度。如果学习率过大,模型可能会在最优解附近震荡而无法收敛。如果学习率过小,模型收敛的速度可能会非常慢。当batch_size减小时,学习率也应相应地线性减小。预训练时,默认值为:0.00001,范围为[0, 0.001] 学习率调整策略 用于选择学习率调度器的类型。学习率调度器可

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  • 首次访问函数慢,如何优化?

    首次访问函数慢,如何优化? 如果您使用的是C#或者Go语言,因为机制原因,启动速度会比其他语言慢。此时,您可以通过以下设置,增加运行速度。 适当增加函数的内存。 精简函数代码,例如:删除不必要的依赖包。 使用C#语言时,除了以上两种方法,在非并发场景下,您还可以通过以下方法增加运行速度。

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelArts集成了深度学习和机器

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  • 提交排序任务API

    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。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本,深度网络因子分解机通过

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  • 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

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  • 深度诊断ECS

    登录管理控制台,进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列,单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 (可选)在“开通云运维中心并添加权限”页面,阅读服务声明并勾选后,单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务,则会显示该页面。 在“深度诊断”页面,选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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  • 计费说明

    开发或者优化服务,基于脱敏数据,训练深度学习或机器学习模型,形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务,基于脱敏数据,训练深度学习或机器学习模型,形成

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  • 创建纵向联邦学习作业

    在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 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 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮,编辑“作业名称”等相关参数,完成后单击“确定”。 目前,纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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  • 创建模型微调任务

    训练epoch数 优化算法在完整训练数据集上的工作轮数。 learning_rate 学习学习率是每一次迭代中梯度向损失函数最优解移动的步长。 weight_decay 权重衰减因子 对模型参数进行正则化的一种因子,可以缓解模型过拟合现象。 warmup_ratio 学习率热启动比例

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  • 增量模型训练

    num_classes) # 2.定义损失函数,详细请参见MindSpore自定义损失函数。 ls = SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=True, reduction="mean") # 3.定义优化器,详细请参见MindSpore自定义优化器。 opt =

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  • OptVerse简介

    天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 OptVerse以开放API(Application Programming

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  • 概述

    天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题: 产品介绍

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  • 如何判断盘古大模型训练状态是否正常

    如何判断盘古大模型训练状态是否正常 判断训练状态是否正常,通常可以通过观察训练过程中Loss(损失函数值)的变化趋势。损失函数是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标,正常情况下越小越好。 您可以从平台的训练日志中获取到每一步的Loss,并绘制成Loss曲线,来观察其变化

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  • 方案概述

    、合理,有助于提高管制策略的有效性和针对性。 闭环管理与自主学习机制:国蓝中天实现了污染摸排流程化反馈数据的闭环管理与自主学习。这种机制使得管制系统能够不断学习优化,进一步提高污染管治的有效性。通过持续的数据反馈和学习,系统能够不断完善自身,适应不断变化的污染状况。

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  • 天筹求解器服务简介

    天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题: 服务介绍

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