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    深度学习中的正则化 更多内容
  • 深度学习模型预测

    说明 field_name 是 数据在数据流字段名。 图像分类field_name类型需声明为ARRAY[TINYINT]。 文本分类field_name类型需声明为String。 model_path 是 模型存放在OBS上完整路径,包括模型结构和模型权值。 is_dl4j_model

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  • 深度学习模型预测

    说明 field_name 是 数据在数据流字段名。 图像分类field_name类型需声明为ARRAY[TINYINT]。 文本分类field_name类型需声明为String。 model_path 是 模型存放在OBS上完整路径,包括模型结构和模型权值。 is_dl4j_model

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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    各个模型深度学习训练加速框架选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速工具,但是它们实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集训练。D

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  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    神经网络中:学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层单元数、Adam优化算法β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法:随机森林树数量,k-meanscluster数,正则参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型学习能力不足,一味地增加数据,训练效果并不明显。

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  • 排序策略

    Estimation,即梯度未中心方差)进行综合考虑,依次计算出更新步长。 学习率:优化算法参数,决定优化器在最优方向上前进步长参数。默认0.001。 数值稳定常量:为保证数值稳定而设置一个微小常量。默认1e-8。 adagrad:自适应梯度算法 对每个不同参数调整不同学习率,对频繁

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  • 排序策略-离线排序模型

    数值稳定常量:为保证数值稳定而设置一个微小常量。默认1e-8。 adagrad:自适应梯度算法 对每个不同参数调整不同学习率,对频繁变化参数以更小步长进行更新,而稀疏参数以更大步长进行更新。 学习率:优化算法参数,决定优化器在最优方向上前进步长参数。默认0.001。 初

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  • 创建科学计算大模型训练任务

    定义了给输入数据加噪音概率,定义了给输入数据加噪音概率。加噪音是一种正则技术,它通过在输入数据添加随机噪音来增强模型能力。取值范围:[0,1]。 给输入数据加噪音尺度 给输入数据加噪音尺度,定义了给输入数据加噪音尺度。这个值越大,添加噪音越强烈,模型正则效果越强,但

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  • 正则式函数

    regexp_replace函数 删除或替换目标字符串符合正则表达式子串。 删除目标字符串符合正则表达式子串,返回未被删除子串。 语法:regexp_replace(expr, regularExpr) 替换目标字符串符合正则表达式子串,返回被替换后字符串。 语法:regexp_replace(expr

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  • 正则表达式分隔半结构化文本

    统,且“文件格式”必须选择“ CS V格式”。 图1 正则表达式参数 在迁移CSV格式文件时, CDM 支持使用正则表达式分隔字段,并按照解析后结果写入目的端。正则表达式语法请参考对应相关资料,这里举例下面几种日志文件正则表达式写法: Log4J日志 Log4J审计日志 Tomcat日志

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  • 深度诊断ECS

    node使用率已经超过了80%,可能导致在这些分区上无法创建新文件 guestos.filesystem.invalid_device fstab设备检查 当前实例/etc/fstab文件配置某个设备不存在,可能会导致实例无法启动。 guestos.filesystem

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    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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  • 提交排序任务API

    阶特征组合、学习特征之间关系,无需人工经验干预,同时能够解决组合特征稀疏问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机改进版本,因子分解机每个特征对其他域隐向量都一致,而域感知因子分解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量,能够达到更高精度,但也更

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供一站式深度学习平台服务,内置大量优化网络模型,以便捷、高效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ModelAr

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  • 问答模型训练(可选)

    确定发布 调整阈值 训练好模型可以通过调整阈值,影响机器人直接回答准确率。阈值越高,机器人越严谨,对用户问能力越弱,识别准确率越高;阈值越低,机器人越开放,对用户问能力越强,识别准确率越低。 针对历史版本模型,可以根据当前模型调节直接返回答案阈值。 在“模型管理”

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集特征数据不够理想,而此数据集数据类别和一份理想数据集部分重合或者相差不大时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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  • 学习项目

    通过查看学员培训进度,监控学员学习状态 操作路径:培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计是以任务形式分派学员学习数据 自学记录统计是学员在知识库进行自学学习数据 统计数据统计是具体培训资源(实操作业、考试等)学员学习数据 父主题: 培训管理

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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • 正则表达式分隔半结构化文本

    统,且“文件格式”必须选择“CSV格式”。 图1 正则表达式参数 在迁移CSV格式文件时,CDM支持使用正则表达式分隔字段,并按照解析后结果写入目的端。正则表达式语法请参考对应相关资料,这里举例下面几种日志文件正则表达式写法: Log4J日志 Log4J审计日志 Tomcat日志

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  • 正则表达式分隔半结构化文本

    统,且“文件格式”必须选择“CSV格式”。 图1 正则表达式参数 在迁移CSV格式文件时,CDM支持使用正则表达式分隔字段,并按照解析后结果写入目的端。正则表达式语法请参考对应相关资料,这里举例下面几种日志文件正则表达式写法: Log4J日志 Log4J审计日志 Tomcat日志

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  • 正则表达式分隔半结构化文本

    统,且“文件格式”必须选择“CSV格式”。 图1 正则表达式参数 在迁移CSV格式文件时,CDM支持使用正则表达式分隔字段,并按照解析后结果写入目的端。正则表达式语法请参考对应相关资料,这里举例下面几种日志文件正则表达式写法: Log4J日志 Log4J审计日志 Tomcat日志

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  • 正则表达式函数

    正则表达式函数 正则表达式使用标准语法约定来指定匹配字符串模式。在Oracle正则表达式通过一组允许用户搜索和操作字符串数据SQL函数来实现。 DSC可迁移REGEXP_INSTR、REGEXP_SUBSTR和REGEXP_REPLACE正则表达式,详情如下: 不支持

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