参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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选择完成后单击“下一步”。 图3 数据选择 图4 样本粗筛 (可选步骤) 样本对齐，支持使用新对齐的结果，如图5所示；也支持复用隐私求交作业中通过这两个数据集计算得到的结果，如图6所示。 图5 使用新对齐结果 图6 复用隐私求交作业中的结果 （可选步骤）进行特征选择，此步骤要求数据

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在ISDP中，检查单、任务单、子任务单以及问题单都独立具备影像采集的能力。 在形成可用的训练数据前，需要对这些影像数据进行正负样本的手工分类，符合标准的影像作为模型训练中的正样本数据。实际操作中，我们通过对单个影像实例进行查看和对比，在界面上设置“AI训练”或“学习案例”，以标识出正样本。

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 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的工具，但是它们的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的训练。D

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12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 13：图像中目标框的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 14：图像中目标框的面积占比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 15：图像中目标框的边缘化程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 16：图像中目标框

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水平正负柱图 本章节主要介绍水平正负柱图组件各配置项的含义。 图1 水平正负柱图 样式 尺寸位置 图表尺寸：设置图表的宽和高。单位为px。 图表位置：设置图表在画布中的位置。单位为px。 全局样式 字体：设置图表中文字的字体。 柱子样式 柱子宽度：设置柱子的宽度。 柱子圆角度：设置柱子的圆角度。

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功能介绍 系统登录 在浏览器中输入https://engine.piesat.cn/ai/samplelabel/#/链接，进入系统登录界面，如下图所示。 图1 系统登录界面1 图2 系统登录界面2 系统默认登录方式为密码登录。输入手机号码/邮箱/帐号、登录密码、字符验证码，单击

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些无效值。例如在深度学习领域，可以根据用户输入的正样本和负样本，对数据进行清洗，保留用户想要的类别，去除用户不想要的类别。 数据选择：数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采集图片过程中引入的重复图片、相

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的数据碰撞后的正负样本总数，正负样本总数相加即为双方共有数据的总数。 select sum( case when i.label > 0 then 1 else 0 end ) as positive_count, sum(

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批量删除样本 根据样本的ID列表批量删除数据集中的样本。 dataset.delete_samples(samples) 示例代码 批量删除数据集中的样本 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import

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批量删除样本 功能介绍 批量删除样本。 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 POST /v2/{project_id}/datasets/{dataset

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样本管理 查询样本列表 查询单个样本详情 批量删除样本 父主题： 数据管理

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样本对齐 单击右下角的下一步进入“样本对齐”页面，这一步是为了进行样本的碰撞，过滤出共有的数据交集，作为后续步骤的输入。企业A需要选择双方的样本对齐字段，并单击“对齐”按钮执行样本对齐。执行完成后会在下方展示对齐后的数据量及对齐结果路径。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0.8。 保存根路径 单击选择训练结果在OBS中的保存根路径，训练完成后，会将模型

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联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面批量预测Tab页，查找待执行的作业，单击“发起预测”，在系统弹窗中填写“分类阈值”，勾选数据集发起联邦预测。 如果在创建联邦预测作业 步骤4中勾选的模型不包含标签方特征，联邦预测支持只勾选己方数据集发起单方预测。 图1 发起预测 图2 勾选数据集

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invalid_device fstab中的设备检查 当前实例的/etc/fstab文件中配置的某个设备不存在，可能会导致实例无法启动。 guestos.filesystem.device_mount_failure fstab中的设备挂载状态检查 该实例存在未在/etc/fstab中配置自动挂载的云盘，可能会导致实例无法启动。

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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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对接多种主流数据存储系统，为数据消费者实现多方数据的融合分析，参与方敏感数据能够在聚合计算节点中实现安全计算。 多方联邦训练 对接主流深度学习框架实现横向和纵向联邦建模，支持基于SMPC(如不经意传输、同态加密等)的多方样本对齐和训练模型保护。 云端容器化部署 参与方数据源计算节点云原生容器部署，聚

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查询样本对齐结果 功能介绍 查询样本对齐结果 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/sample-alignment-result 表1 路径参数

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查看/标识/取消/下载样本 前提条件 具有专家经验库浏览用户角色权限的ISDP用户，可以自由查看专家经验库中的图片/视频等影像样本数据。 具有专家经验库管理员角色权限的ISDP用户，可以对专家经验库中的图片/视频等影像样本数据进行设置标签的操作。 用户已授予专家经验库相关的角色。授权方法请参见“23

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12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 13：图像中目标框的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 14：图像中目标框的面积占比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 15：图像中目标框的边缘化程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 16：图像中目标框

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