深度学习需要多少文本训练数据

文本

文本文本是一种样式组件，可以为这个区域输入并显示多行文本内容。在左侧组件区域，选择“文本”组件，并拖拽至设计区域，如图1所示。图1 拖拽文本组件到设计区并设置属性基础配置内容设置：输入具体的文本内容。输入内容不得超过512个字符。文本设置：设置文本内容的字体、大小和颜色等。

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大数据分析

关键，所以客户需要进行业务容错性改造，实现任何一个或一些实例出现故障（被回收）时，可自行替换并继续运行，无需任何人工干预。实时数据分析场景概述实时数据分析是指用适当的统计分析方法实时对收集来的大量数据进行分析，主要包含数据采集，加工，清洗，分析等环节。实时数据分析应用十分广

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自然语言处理套件（使用文本分类工作流开发应用）

本样例填写“test”。描述数据集简要描述。 - 数据集状态上传的训练数据可以是已标注的数据，也可以是未标注的数据。您可以根据自身业务选择“数据集状态”是“已标注数据集”还是“未标注数据集”。数据集模板可在选择“数据集状态”后，单击下方的“文本分类已标注数据模板”或“文本分类未标注数据模板”，下载数据集模板至本地查看。

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LoRA微调训练

置训练作业开始时需要输入数据的路径和训练结束后输出数据的路径。在“输入”的输入框内设置变量：ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH、ORIGINAL_HF_WEIGHT。 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH：训练时指定的输入数据集路径。 ORIGINAL

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智能标注完成后新加入数据是否需要重新训练？

智能标注完成后新加入数据是否需要重新训练？智能标注完成后，需要对标注结果进行确认。如果未确认标注结果，直接加入新数据，重新智能标注，会将待确认的数据和新加入的数据全部重新训练。如果确认标注结果后，再加入新数据，只重新训练标注新的数据。父主题： Standard数据管理

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应用场景

准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。响应速度快：单张图像识别速度小于0.1秒。内容审核 -文本内容审核-文本有以下应用场景：电商评论筛查审核电商网站产品评论，智能识别有色情、灌水等违规评论，保证良好用户体验。场景优势如下：准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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部署文本分类服务

下面的测试，是您在自动学习文本分类项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。模型部署完成后，您可添加文本进行测试。在“自动学习”页面，选择目标项目，进入“模型部署”界面，选择状态为“运行中”的服务版本，在“服务测试”区域的文本框中，输入需测试的文本。单击“预测”进行测

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欠拟合的解决方法有哪些？

值等。其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。增加训练数据作用不大。欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，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

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产品概述

邀请云租户作为数据提供方，动态构建可信计算空间，实现空间内严格可控的数据使用和监管。数据融合分析支持对接多个数据参与方的主流数据存储系统，为数据消费者实现多方数据的SQL Join等融合分析，各方的敏感数据在具有安全支撑的聚合计算节点中实现安全统计。计算节点数据参与方使用数

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SFT全参微调训练

置训练作业开始时需要输入数据的路径和训练结束后输出数据的路径。在“输入”的输入框内设置变量：ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH、ORIGINAL_HF_WEIGHT。 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH：训练时指定的输入数据集路径。 ORIGINAL

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应用场景

景的运营规则均不一致。 RES提供一站式电商推荐解决方案，在一套数据源下，支持多种电商推荐场景，提供面向电商推荐场景的多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。场景优势能够精确匹配电商运营规则。最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。

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华为人工智能工程师培训

0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战深度学习预备知识介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计深度学习概览介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用图像识别、语音识别、机器翻译编程实验

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执行训练任务

执行训练任务步骤一上传训练权重文件和数据集如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件、自定义数据集，可以忽略此步骤。未上传训练权重文件，具体参考上传代码和权重文件到工作环境。使用自定义数据集训练未上传自定义数据集。具体参考上传自定义数据到指定目录章节并更新dataset_info

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自动学习模型训练图片异常？

自动学习模型训练图片异常？使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测）序号图片异常显示字段图片异常说明解决方案字段解决方案说明

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预训练

置训练作业开始时需要输入数据的路径和训练结束后输出数据的路径。在“输入”的输入框内设置变量：ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH、ORIGINAL_HF_WEIGHT。 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH：训练时指定的输入数据集路径。 ORIGINAL

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创建预测分析自动学习项目时，对训练数据有什么要求？

成。训练数据：训练数据列数一致，总数据量不少于100条不同数据（有一个特征取值不同，即视为不同数据）。训练数据列内容不能有时间戳格式（如：yy-mm-dd、yyyy-mm-dd等）的数据。如果某一列的取值只有一种，会被视为无效列。请确保标签列的取值至少有两个且无数据缺失。

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数据标注场景介绍

数据标注场景介绍由于模型训练过程需要大量有标签的数据，因此在模型训练之前需对没有标签的数据添加标签。您可以通过创建单人标注作业或团队标注作业对数据进行手工标注，或对任务启动智能标注添加标签，快速完成对图片的标注操作，也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 ModelArts为用户提供了标注数据的能力：

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场景介绍

DevServer运行的，需要购买并开通DevServer资源。准备代码准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。准备数据准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。准备镜像准备训练模型适用的容器镜像。微调训练指令监督微调训练介绍

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准备模型训练镜像

具体案例参考使用预置镜像制作自定义镜像用于训练模型。场景二：已有本地镜像满足代码依赖的要求，但是不满足ModelArts训练平台约束，需要适配。具体案例参考已有镜像迁移至ModelArts用于训练模型。场景三：当前无可使用的镜像，需要从0制作镜像（既需要安装代码依赖，又需要制作出的镜像满足Mo

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如何调整训练参数，使模型效果最优

训练轮数。数据量级：如果微调数据很多，从客观上来说越多的数据越能接近真实分布，那么可以使用较大的学习率和较大的批量大小，以提高训练效率。如果微调数据量相对较少，则可以使用较小的学习率和较小的数据批量大小，避免过拟合。通用模型的规格：如果模型参数规模较小，那么可能需要较大的学习

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选择模型与训练方法

仅支持预训练和微调，还可以通过如下训练途径来构建满足客户需求的“用户模型”。图1 NLP大模型训练方式与流程除基模型、功能模型这两种模型划分途径外，NLP大模型还提供了多种系列的模型，不同系列模型在能力上有所差异，可执行的训练操作也有所不同。表1 不同系列模型对训练的支撑情况

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