正则化 概述 使用p范式对向量进行正则化。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs 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 input_features_str

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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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，那么就考虑是否降低正则化参数λ或者直接去除正则化项。 父主题： 功能咨询

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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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限制防止过拟合。默认0。 隐向量层L2正则化系数 隐向量层使用的L2正则化系数，作用如“L2正则项系数”描述。默认0.001。 wide部分L2正则化系数 wide层使用的L2正则化系数，作用如“L2正则项系数”描述。默认0.001。 最大迭代轮数 模型训练的最大迭代轮数，默认50。

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。 初始化方法 模型参数的初始化方法。 normal：正态分布 平均值：默认0 标准差：0.001 uniform ：均匀分布 最小值：默认-0.001，均匀分布的最小值，必须小于最大值。 最大值：默认0.001，均匀分布的最大值，必须大于最小值。 xavier： 初始化初始值为

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应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析 步骤2：准备应用运行环境 步骤2：准备应用运行环境 步骤2：准备应用运行环境 更多 云服务器 卡顿 应用容器化改造介绍 应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析 步骤2：准备应用运行环境 更多 Ping不通 应用容器化改造介绍 应用容器化改造流程

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正则式函数 本文介绍正则式函数的语法规则，包括参数解释、函数示例等。 函数列表 表1 正则式函数 函数 描述 regexp_extract函数 提取目标字符串中符合正则表达式的子串。 regexp_like函数 判断目标字符串是否符合正则表达式。 regexp_extract_all函数

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大数据技术优势，为基因组分析、药物研发和临床研究三个领域提供的专业AI研发平台。平台提供大量相关模型、算法及数据资源，是一站式的医疗研发平台。 医疗智能体 提供以下子服务： 基因组分析 提供高性能、高可靠性、高性价比的基因测序计算、存储、分析和AI能力支持，让科研过程标准化、可执行。

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应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析 步骤2：准备应用运行环境 步骤2：准备应用运行环境 步骤2：准备应用运行环境 更多 云服务器卡顿 应用容器化改造介绍 应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析 步骤2：准备应用运行环境 更多 Ping不通 应用容器化改造介绍 应用容器化改造流程

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自动学习 AI要规模化走进各行各业，必须要降低AI模型开发难度和门槛。当前仅少数算法工程师和研究员掌握AI的开发和调优能力，并且大多数算法工程师仅掌握算法原型开发能力，缺少相关的原型到真正产品化、工程化的能力。而对于大多数业务开发者来说，更是不具备AI算法的开发和参数调优能力。这导致大多数企业都不具备AI开发能力。

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疑似污染源，智能化推送污染事件并进行自主闭环学习。提高环保督查执法效率，为政府精细化管控企业提供决策支撑，避免治理“一刀切”，实现城市绿色运转和碳减排并最小化经济损失，从而为产业布局的调整和城市功能升级提供有力支撑，助力其完成“指挥实时化、监控可视化、决策自动化”。 图1 业务架构

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实现多个参与方数据流的自动化编排和融合计算。 自主高效 数据使用全流程可视化展示，为数据参与方提供可感知、可监测的数据使用过程； 支持数据参与方、计算方的多种部署模式，包括云上（同Region、跨Region）、边缘节点、H CS O的部署模式； 采用容器化资源/部署管理，支持调度方、数据参与方、计算方的弹性扩缩容。

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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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收获信任：认证证书能够让学员的知识广度和技能深度显性化，助力学员快速赢得雇主、客户和同事的信任 收获自信：在备考过程中激发潜能、达成目标，通过自身不懈努力赢得认证，将加深对自身能力的肯定，更易走向成功 华为云微认证 提供一站式在线学习、实验与考试，零基础也可学习前沿技术知识，快速获得场景化的技能提升。通过考

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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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Programming Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过实时访问和调用API获取推理结果，帮助用户自动采集关键数据，打造智能化业务系统，提升业务效率。

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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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应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析 步骤2：准备应用运行环境 步骤2：准备应用运行环境 步骤2：准备应用运行环境 更多 访问外网 应用容器化改造介绍 应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析 步骤2：准备应用运行环境 更多 常见问题 了解更多常见问题、案例和解决方案 高频常见问题

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