分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0

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分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0

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创建数据分发Sampler，使每个进程加载一个mini batch中不同部分的数据。 网络中相邻参数分桶，一般为神经网络模型中需要进行参数更新的每一层网络。 每个进程前向传播并各自计算梯度。 模型某一层的参数得到梯度后会马上进行通讯并进行梯度平均。 各GPU更新模型参数。 具体流程图如下： 图1

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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keras_model_config_path 是 模型结构存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.to_json()可得到模型结构。 keras_weights_path 是 模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。

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keras_model_config_path 是 模型结构存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.to_json()可得到模型结构。 keras_weights_path 是 模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。

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将模型复制到多个GPU上 将一个Batch的数据均分到每一个GPU上 各GPU上的模型进行前向传播，得到输出 主GPU（逻辑序号为0）收集各GPU的输出，汇总后计算损失 分发损失，各GPU各自反向传播梯度 主GPU收集梯度并更新参数，将更新后的模型参数分发到各GPU 具体流程图如下： 图1 单机多卡数据并行训练

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在路由表中创建连接的传播 操作场景 本章节指导用户在企业路由器的路由表中创建传播。 约束与限制 一个连接可以和多个路由表存在传播关系。 操作步骤 进入企业路由器列表页面。 通过名称过滤，快速找到待创建传播的企业路由器。 您可以通过以下两种操作入口，进入企业路由器的“路由表”页签。

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传播 创建路由传播 查询路由传播列表 删除路由传播 父主题： API

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传播 权限 对应API接口 授权项（Action） IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 创建传播 POST /v3/{project_id}/enterprise-router/{er_id}/route-tables/{route

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传播 传播概述 在路由表中创建连接的传播 查看路由表中连接的传播 删除路由表中连接的传播

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ROM的规格的需求上。端侧资源规格限制极为严格，以端侧智能摄像头为例，通常端侧算力在1TFLOPS，内存在2GB规格左右，ROM空间在2GB左右，需要将端侧模型大小控制在百KB级别，推理时延控制在百毫秒级别。 这就需要借助模型精度无损或微损下的压缩技术，如通过剪枝、量化、知识蒸馏

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dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 spark pipeline类型的模型 参数说明 参数 子参数 参数说明 b_use_default_encoder - 是否使用默认编码，默认为True input_features_str

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反向建模 反向建模概述 数据库管理 建模管理 父主题： 数据模型管理

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路由表中为连接创建传播，具体请参见在路由表中创建连接的传播。 一个连接可以在多个路由表中创建传播，图1中连接的传播关系说明如下： 自动创建传播：自动在ER默认传播路由表中创建传播，比如Peering2连接 、VGW1连接、VPN1连接、VPC1连接。 手动创建传播：手动在ER自定

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企业路由器工作原理 您可以在企业路由器中添加多种类型的网络连接，快速构建多元化组网，满足您的多种业务诉求。企业路由的使用方法如图1所示：首先，创建您的企业路由器。其次，在企业路由器中添加连接，不同类型的连接添加方法不同。最后，待连接添加完成后，根据网络规划配置路由。 当前企业路由器支持的连接如下：

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删除路由表中连接的传播 操作场景 本章节指导用户在企业路由器的路由表中删除传播。 约束与限制 删除传播时，通过传播自动学习的路由也会被一起删掉。通过传播学习的路由的“路由类型”为“传播路由”。 操作步骤 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 单击“服务列表”，选择“网络

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标签传播（label_propagation）(2.1.8) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 convergence 否 收敛精度。 Double 0~1，不包括0和1。 0.00001 max_iterations 否 最大迭代次数。

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接受者，以下简称为接受者。 接受者可以在共享企业路由器中添加连接，将自己名下的网络实例加入该企业路由器中，实现多个账号内的网络实例接入同一个企业路由器构建组网的需求。 对于“虚拟私有云（VPC）”连接，通过共享功能，可以在同一个企业路由器中接入不同账号下的虚拟私有云，构建云上同区域组网。

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创建传播，具体请参见在路由表中创建连接的传播。 路由分为传播路由和静态路由，图1中连接的路由说明如下： 传播路由：通过自动或手动创建传播，从而学习的路由均为传播路由。 通过在ER默认路由表自动创建传播学习的路由，比如Peering2连接 、VGW1连接、VPN1连接、VPC1连接。 通过在ER自定义路由表手动创建传

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，模型随着迭代不断地改进，从而获得比较好的预测效果。 梯度提升树分类的损失函数为对数似然损失函数，如下所示： 式中，N 表示样本数量，xi 表示样本i 的特征，yi 表示样本i 的标签，F(xi) 表示样本i 预测的标签。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe

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