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    深度学习样本框不规则 更多内容
  • 概述

    同特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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  • 训练声音分类模型

    被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 precision:精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 accuracy:准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。

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  • 更新团队标注验收任务状态

    11:图像的目标数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12:图像中目标的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 13:图像中目标的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 14:图像中目标的面积占比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 15:图像中目标的边缘化程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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  • 训练文本分类模型

    被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 precision:精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 accuracy:准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。

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  • 训练模型

    模型。 在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”和“分批训练样本数”。 “学习率”用来控制模型的学习速度,范围为(0,1]。 “训练轮次”指模型训练中遍历数据集的次数。 “分批训练样本数”又叫批尺寸(Batch Size),指一次训练所抓取的数据样本数量,影响训练速度及模型优化效果。

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  • 查询团队标注的样本信息

    11:图像的目标数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12:图像中目标的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 13:图像中目标的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 14:图像中目标的面积占比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 15:图像中目标的边缘化程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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  • 人工标注操作指导

    人车矩形的修改,在标注界面,单击选择已经标注的具体标注,标注将处于可选择状态,此时可通过拖拉标注四个顶点修改框体。 语义分割多边形标注的修改,在标注界面,单击待修改的多边形,标注处于可选择状态,可通过拖拉多边形的点修改。 点云标注的修改,双击点云标注后,在标注

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  • 时序预测

    在“Launcher”页签,单击“LearnWare”下方的“时序预测”,弹出“新建”对话。 输入学件名称,示例为“KPI”,单击“确定”。 进入“KPI.ipynb”文件界面,如图1所示。 图1 “KPI.ipynb”文件界面 单击代码左侧的图标,导入算法依赖的模型训练服务SDK。 单击界面左下方的

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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  • 学习任务功能

    我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面,单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面,卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】,弹出课程的详情页面,可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题: 实施步骤

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  • 训练预测分析模型

    被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 precision:精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 accuracy:准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。

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  • 查询样本列表

    查询样本列表 查询数据集的样本列表,不支持表格类型数据集。 dataset.list_samples(version_id=None, offset=None, limit=None) 示例代码 示例一:查询数据集样本列表 from modelarts.session import

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  • 获取样本搜索条件

    获取样本搜索条件 功能介绍 获取样本搜索条件。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/datasets/{data

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  • 最新动态

    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联邦机器学习,联合建模。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级 在实际应用中,升级、回滚是一个常见的场景, TICS 能够很方便的支撑联盟和计算节点升级

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  • 查询智能标注的样本列表

    11:图像的目标数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12:图像中目标的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 13:图像中目标的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 14:图像中目标的面积占比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 15:图像中目标的边缘化程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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  • 可信智能计算服务 TICS

    可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模,曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习,适用于参与者的数据特征重叠较多,而样本ID重叠较少的情况,联合多个参与者的具有相同特征的多行样本进行联邦机器学习,联合建模。

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  • 分页查询团队标注任务下的样本列表

    11:图像的目标数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12:图像中目标的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 13:图像中目标的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 14:图像中目标的面积占比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 15:图像中目标的边缘化程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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  • 乳腺癌数据集作业结果

    同时,模型性能的变化情况。具体划分如下所示。实验中训练轮数固定为10,迭代次数固定为50。 参与方持有的样本数目信息 Host所持样本占比(%) Host样本数 Guest样本数 0.2 2946 11786 0.4 5892 8840 0.6 8839 5893 0.8 11785

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  • 训练图像分类模型

    被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 precision 精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 accuracy 准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。

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  • 为什么在微调后的盘古大模型中输入训练样本问题,回答完全不同

    为什么在微调后的盘古大模型中输入训练样本问题,回答完全不同 当您将微调的模型部署以后,输入一个已经出现在训练样本中,或虽未出现但和训练样本差异很小的问题,回答完全错误。这种情况可能是由于以下几个原因导致的,建议您依次排查: 训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的

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  • 查询样本量或者时域分析任务状态

    查询样本量或者时域分析任务状态 功能介绍 根据数据集ID查询数据集的样本量或时域分析任务状态。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/datasets/metadata/status/{datasetId} 参数说明 参数名 是否必选 参数类型

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