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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loss_function 否 String 损失函数 loss_param 否 String 损失函数参数json字符串 启动作业后会生成一条新的历史作业记录。 等待执行完成，在“历史作业”页面查看更详细的作业运行信息，包括执行结果、作业报告。 父主题： 可信联邦学习作业

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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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一个子数据集。 DeepFM DeepFM，结合了FM和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。 表2 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明 名称 自定义策略名称，由中文、英文、数字、下划线、空格或者中划线组成，

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径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称

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自定义函数 概述 DLI支持三种自定义函数： UDF：自定义函数，支持一个或多个输入参数，返回一个结果值。 UDTF：自定义表值函数，支持一个或多个输入参数，可返回多行多列。 UDAF：自定义聚合函数，将多条记录聚合成一个值。 自定义函数仅能在独享队列中使用，不支持在共享队列中使用。

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自定义函数 概述 DLI支持三种自定义函数： UDF：自定义函数，支持一个或多个输入参数，返回一个结果值。 UDTF：自定义表值函数，支持一个或多个输入参数，可返回多行多列。 UDAF：自定义聚合函数，将多条记录聚合成一个值。 自定义函数仅能在独享队列中使用，不支持在共享队列中使用。

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自定义函数 概述 DLI支持三种自定义函数： UDF：自定义函数，支持一个或多个输入参数，返回一个结果值。 UDTF：自定义表值函数，支持一个或多个输入参数，可返回多行多列。 UDAF：自定义聚合函数，将多条记录聚合成一个值。 自定义函数仅能在独享队列中使用，不支持在共享队列中使用。

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模型保存格式 loss_function 否 String 损失函数 loss_param 否 String 损失函数参数json字符串 图9 常规参数配置（XGBoost） 图10 常规参数配置（逻辑回归/FiBiNET） 图11 自定义参数配置 填写完作业参数，单击“确定”即可开始训练

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自定义函数 概述 DLI支持三种自定义函数： UDF：自定义函数，支持一个或多个输入参数，返回一个结果值。 UDTF：自定义表值函数，支持一个或多个输入参数，可返回多行多列。 UDAF：自定义聚合函数，将多条记录聚合成一个值。 自定义函数仅能在独享队列中使用，不支持在共享队列中使用。

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自定义函数 概述 DLI支持三种自定义函数： UDF：自定义函数，支持一个或多个输入参数，返回一个结果值。 UDTF：自定义表值函数，支持一个或多个输入参数，可返回多行多列。 UDAF：自定义聚合函数，将多条记录聚合成一个值。 自定义函数仅能在独享队列中使用，不支持在共享队列中使用。

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自定义函数 概述 DLI支持三种自定义函数： UDF：自定义函数，支持一个或多个输入参数，返回一个结果值。 UDTF：自定义表值函数，支持一个或多个输入参数，可返回多行多列。 UDAF：自定义聚合函数，将多条记录聚合成一个值。 自定义函数仅能在独享队列中使用，不支持在共享队列中使用。

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自定义函数 创建函数 删除函数 显示函数详情 显示所有函数 父主题： Spark SQL语法参考（即将下线）

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自定义函数 创建函数 删除函数 显示函数详情 显示所有函数

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自定义函数 概述 DLI支持三种自定义函数： UDF：自定义函数，支持一个或多个输入参数，返回一个结果值。 UDTF：自定义表值函数，支持一个或多个输入参数，可返回多行多列。 UDAF：自定义聚合函数，将多条记录聚合成一个值。 自定义函数仅能在独享队列中使用，不支持在共享队列中使用。

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用户自定义函数 集群启动时，除了启动CN、DN之外，还会启动UDF master进程。 当需要执行fenced模式的UDF时，UDF master进程会fork出UDF worker进程，UDF worker进程执行fenced模式的UDF。 PL/SQL语言函数

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用户自定义函数 udf_memory_limit 参数说明：控制每个数据库节点执行UDF时可用的最大物理内存量。本参数当前版本不生效，请使用FencedUDFMemoryLimit和UDFWorkerMemHardLimit参数控制fenced udf worker虚存。 该参数

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用户自定义函数 udf_memory_limit 参数说明：控制每个数据库节点执行UDF时可用的最大物理内存量。本参数当前版本不生效，请使用FencedUDFMemoryLimit和UDFWorkerMemHardLimit参数控制fenced udf worker虚存。 该参数

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策树模型，每棵树都是通过梯度优化损失函数而构建，从而达到从基准值到目标值的逼近。算法思想可简单理解成：后一次模型都是针对前一次模型预测出错的情况进行修正，模型随着迭代不断地改进，从而获得比较好的预测效果。 梯度提升树回归的损失函数为均方差损失函数，如下所示： 其中，N 表示样本数量，xi

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worker进程使用的虚拟内存。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 设置建议：详细内容请参见《开发者指南》的“用户自定义函数 > PL/Java语言函数”章节。 取值范围：整数，0 ~ 2147483647，单位为KB，设置可带单位（KB，MB，GB）。其中0表示不做内存控制。

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