适合分类的深度学习损失函数 更多内容
  • 执行作业

    体支持参数请参考表1。 表1 常规配置参数 算法类型 参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新幅度,以及训练速度和精度。取值范围为0~1小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树数量,一个样本预测值是多棵树预测值加权和。取值范围为1~50整数。 树深度

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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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  • 功能介绍

    模型训练多维度可视化监控,包括训练精度/损失函数曲线、GPU使用率、训练进度、训练实时结果、训练日志等。 图15 训练指标和中间结果可视化 图16 训练过程资源监控 支持多机多卡环境下模型分布式训练,大幅度提升模型训练速度,满足海量样本数据加速训练需求。 图17 支持训练过程多个GPU运行指标监控

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  • 创建纵向联邦学习作业

    定义XGBoost算法中决策树数量,一个样本预测值是多棵树预测值加权和。取值范围为1~50整数。 树深度 定义每棵决策树深度,根节点为第一层。取值范围为1~10整数。 切分点数量 定义每个特征切分点数量,数量越多,准确率越高,计算时间越长。取值范围为5~10整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值。

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  • 大模型开发基本概念

    )是在模型训练或生成过程中加入惩罚项,旨在减少重复生成可能性。通过在计算损失函数(用于优化模型指标)时增加对重复输出惩罚来实现。如果模型生成了重复文本,它损失会增加,从而鼓励模型寻找更多样化输出。 提示词工程相关概念 表4 提示词工程相关概念说明 概念名 说明 提示词

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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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  • 排序策略

    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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  • 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

    llery下载数据集。单击图标选择您OBS桶下任意一处目录,但不能与输出位置为同一目录。 数据集输出位置:用来存放输出数据标注相关信息,或版本发布生成Manifest文件等。单击图标选择OBS桶下空目录,且此目录不能与输入位置一致,也不能为输入位置子目录。 图1 下载详情

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  • 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

    llery下载数据集。单击图标选择您OBS桶下任意一处目录,但不能与输出位置为同一目录。 数据集输出位置:用来存放输出数据标注相关信息,或版本发布生成Manifest文件等。单击图标选择OBS桶下空目录,且此目录不能与输入位置一致,也不能为输入位置子目录。 图1 下载详情

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  • 使用自动学习实现声音分类

    使用自动学习实现声音分类 准备声音分类数据 创建声音分类项目 标注声音分类数据 训练声音分类模型 部署声音分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发

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  • 使用自动学习实现图像分类

    使用自动学习实现图像分类 准备图像分类数据 创建图像分类项目 标注图像分类数据 训练图像分类模型 部署图像分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发

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  • 使用自动学习实现文本分类

    使用自动学习实现文本分类 准备文本分类数据 创建文本分类项目 标注文本分类数据 训练文本分类模型 部署文本分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发

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  • 提交排序任务API

    String 请求失败时错误信息,请求成功时无此字段。 error_code String 请求失败时错误码,请求成功时无此字段。 job_id Long 训练作业ID。 job_name String 训练作业名称。 create_time Long 训练作业创建时间。 示例

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  • 创建科学计算大模型训练任务

    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,模型正则化效果越强,但同时也可能会降低模型拟合能力。取值范围:[0,1]。 给输出数据加噪音概率 给输出数据加噪音概率,定义了给输出数据加噪音概率。加噪音是一种正则化技术,它通过

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  • 深度诊断ECS

    深度诊断E CS 操作场景 ECS支持操作系统深度诊断服务,提供GuestOS内常见问题自诊断能力,您可以通过方便快捷自诊断服务解决操作系统内常见问题。 本文介绍支持深度诊断操作系统版本以及诊断结论说明。 约束与限制 该功能依赖云运维中心(Cloud Operations

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  • 分类

    分类 Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1628568066600 | +--- 1628568066600.jpg | +--- 1628568066600.json +--- 1628654064999 | +--- 1628654064999.jpg

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  • 分类

    分类 添加节点 编辑节点 管理属性 布局属性 生效节点 失效节点 删除节点 父主题: 数据模型管理

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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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  • 配置函数初始化

    配置函数初始化 函数初始化是指调用函数时对其进行初始化设置过程,包括设置函数初始状态、分配资源或为函数内部变量赋予初始值等。 FunctionGraph是在函数实例启动成功后执行函数初始化,初始化执行成功后,函数实例才能开始处理函数调用请求。 FunctionGraph

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  • 如何判断盘古大模型训练状态是否正常

    中Loss(损失函数值)变化趋势。损失函数是一种衡量模型预测结果和真实结果之间差距指标,正常情况下越小越好。 您可以从平台训练日志中获取到每一步Loss,并绘制成Loss曲线,来观察其变化趋势。一般来说,一个正常Loss曲线应该是单调递减,即随着训练进行,Loss值不断减小,直到收敛到一个较小的值。

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  • 华为人工智能工程师培训

    介绍神经网络定义与发展,深度学习训练法则,神经网络类型以及深度学习应用 图像识别、 语音识别 机器翻译 编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关实验操作 本培训为线下面授形式,培训标准时长为6天,每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收,客户以官网

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