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    深度学习学习率设置 更多内容
  • 新建联邦学习作业

    状态码: 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题: 可信联邦学习作业管理

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  • 删除联邦学习作业

    删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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  • 应用场景

    场景优势如下: 准确高:基于改进的深度学习算法,检测准确高。 响应速度快:响应速度小于0.1秒。 注册昵称审核 对网站的用户注册信息进行智能审核,过滤包含广告、反动、色情等内容的用户昵称。 场景优势如下: 准确高:基于改进的深度学习算法,检测准确高。 响应速度快:响应速度小于0

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  • 查询并导出课程学习记录

    查询并导出课程学习记录 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤: 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->学习记录”,查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出,筛选说明如下表: 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项

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  • 联邦学习作业管理

    联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题: 计算节点API

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  • 创建可信联邦学习作业

    创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作,在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”,填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题: 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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  • 创建纵向联邦学习作业

    的两方数据集,以保证评估的正常进行。 模型评估指标包括准确/AUC/KS/F1/召回/精确,取值范围均在0~1之间。AUC和F1作为综合评估指标,值越大说明训练出的模型越好。 图13 发起评估 父主题: 可信联邦学习作业

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  • 执行作业

    10的整数。 切分点数量 定义每个特征切分点的数量,数量越多,准确越高,计算时间越长。取值范围为5~10的整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值。 逻辑回归/FiBiNET 学习 控制权重更新的幅度,影响训练收敛速度和模型精度,取值范围为0~1。 迭代次数 完成全部样本训练的次数,取值为正整数。

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  • 保存横向联邦学习作业

    ague_id}/fl-jobs/{job_id} 保存横向联邦学习作业 响应示例 无 状态码 状态码 描述 200 保存横向联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题: 可信联邦学习作业管理

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  • 准备工作

    率。 学习预热 不同的学习调度器(决定什么阶段用多大的学习)有不同的学习调度相关超参,例如线性调度可以选择从一个初始学习lr-warmup-init开始预热。您可以选择多少比例的训练迭代步使用预热阶段的学习。不同的训练框架有不同的参数命名,需要结合代码实现设置对应的参数。

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  • 排序策略

    行综合考虑,依次计算出更新步长。 学习: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。 数值稳定常量:为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad:自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习,对频繁变化的参数以更小的步长进行更新,而稀疏的参数以更大的步长进行更新。

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  • 联邦学习作业管理

    联邦学习作业管理 查询联邦学习作业列表 父主题: 空间API

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  • 创建科学计算大模型训练任务

    以调整学习。取值范围:(0,1)。 权重衰减系数 用于定义权重衰减的系数。权重衰减是一种正则化技术,可以防止模型过拟合。取值需≥0。 学习 用于定义学习的大小。学习决定了模型参数在每次更新时变化的幅度。如果学习过大,模型可能会在最优解附近震荡而无法收敛。如果学习过小,

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  • 微认证课程学习常见问题

    微认证课程学习常见问题 如何获得微认证的学习材料? 微认证课程学习的形式是什么样的? 在哪里可以进行课程学习? 课程里有测试题,是否通过就能拿到证书? 父主题: 华为云微认证

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  • 排序策略-离线排序模型

    行综合考虑,依次计算出更新步长。 学习: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。 数值稳定常量:为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad:自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习,对频繁变化的参数以更小的步长进行更新,而稀疏的参数以更大的步长进行更新。

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  • 自动学习为什么训练失败?

    自动学习为什么训练失败? 当自动学习项目训练失败时,请根据如下步骤排除问题。 进入当前账号的费用中心,检查是否欠费。 是,建议您参考华为云账户充值,为您的账号充值。 否,执行2。 检查存储图片数据的OBS路径。是否满足如下要求: 此OBS目录下未存放其他文件夹。 文件名称中无特殊

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  • 职业认证考试的学习方法

    职业认证考试的学习方法 华为云职业认证 提供在线学习/导师面授+在线测试+真实环境实践,理论与实践结合的学习模式,帮助您轻松通过认证。 您可以通过如下途径进行职业认证的学习: 进入华为云开发者学堂职业认证,按照页面指引在线学习认证课程。 在HALP处报名认证培训课程,由专业导师进行面授培训。

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  • 在哪里可以进行课程学习?

    在哪里可以进行课程学习? 开发者认证订单支付完成后,点击“返回我的云市场”,回到“我的开发者认证”个人中心,进行对应开发者认证学习。如图1 图1 进入课程学习-返回我的云市场 您也可以到华为云开发者学堂右上方的“个人中心”,选择“我的开发者认证”,进行对应开发者认证学习。如图2 图2

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  • 自动学习训练作业失败

    自动学习训练作业失败 自动学习训练作业创建失败,一般是因为后台服务故障导致的,建议稍等片刻,然后重新创建训练作业。如果重试超过3次仍无法解决,请联系华为云技术支持。 自动学习训练作业创建成功,但是在运行过程中,由于一些故障导致作业运行失败,排查方式如下: 首次出现请检查您的账户是

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  • 可信联邦学习作业管理

    可信联邦学习作业管理 新建联邦学习作业 获取横向联邦学习作业详情 获取纵向联邦作业详情 保存纵向联邦作业 保存横向联邦学习作业 查询联邦学习作业列表 查询特征选择执行结果 删除联邦学习作业 执行横向联邦学习作业 执行纵向联邦模型训练作业 父主题: 计算节点API

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  • 使用自动学习实现预测分析

    使用自动学习实现预测分析 准备预测分析数据 创建预测分析项目 训练预测分析模型 部署预测分析服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发

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