MLP二分类/MLP多分类/MLP回归

多层感知机是一种前馈神经网络,通过多个神经元的组合对输入特征进行非线性变换和特征提取,最终输出一个连续的预测结果。在训练过程中,利用反向传播算法(Backpropagation)和梯度下降算法(Gradient Descent)来优化模型参数,以最小化...

横向MLP二分类/MLP多分类/MLP回归

多层感知机是一种前馈神经网络,通过多个神经元的组合对输入特征进行非线性变换和特征提取,最终输出一个连续的预测结果。在训练过程中,利用反向传播算法(Backpropagation)和梯度下降算法(Gradient Descent)来优化模型参数,以最小化...

PAI端到端文字识别训练

oss:/path/to/train_*.tfrecord 无 test_data 是 训练过程中评估数据的OSS路径。oss:/path/to/test_*.tfrecord 无 train_batch_size 是 训练的Batch_size。INT,例如32。无 test_batch_size 是 评估的Batch_size。INT,例如32。无 train_...

PS-SMART多分类

如果您在训练过程中,使用相同数据和参数,多次得到的结果不一致,属于正常现象。如果需要加速训练,可以增大 计算核心数。因为PS-SMART算法需要所有服务器获得资源后,才能开始训练,所以集群忙碌时,申请较多资源会增加等待时间。注意...

Word2Vec

Word2Vec算法组件利用神经网络,通过训练,将词映射为K维度空间向量,且支持对表示词的向量进行操作并和语义相对应。输入为单词列或词汇表,输出为词向量表和词汇表。使用说明 Word2Vec组件的上游需要接入 词频统计 组件。说明 词频统计的...

创建及管理Tensorboard任务

创建Tensorboard任务 您可以在 Tensorboard 页签创建Tensorboard任务,通过TensorBoard可视化界面更直观地查看模型训练过程,具体操作步骤如下。说明 目前马来西亚(吉隆坡)地域不支持Tensorboard功能。进入任务管理页面。登录 PAI控制台...

模型训练

GDB Automl训练模型能够评估各个特征重要性程度:训练集、验证集、交叉验证的混淆矩阵:查看模型训练过程中的动态指标,随阈值不同的指标变化情况:单击 预览POJO,可以预览生成的模型POJO。单个模型训练 在工具栏模型训练处,也可以选择一...

计费说明

这部分基本功能的收费主要涉及模型训练的能力即训练过程中的资源消耗情况。公测期间免费 工业视觉智能模型部署计费标准 由于模型部署后的资源消耗与请求负载有关,而与模型训练复杂度关联较小,因此模型部署是独立于基本功能之外的计费项,...

姜子牙通用大模型

Ziya-LLaMA通用大模型是由IDEA研究院出品的大...目前Ziya-LLaMA通用大模型已完成大规模预训练、多任务有监督微调和人类反馈学习三阶段的训练过程。开发者可以通过以下链接,了解如何通过大模型服务平台调用Ziya-LLaMA API。快速使用 API详情

产品优势

与业务流程深度结合的训练流程 用户真实的业务场景多变且复杂,传统的训练模式并不能很好地跟时刻变化的业务场景相耦合,导致用户在实际训练过程中产生了一堆无用的模型,效率和准确性不高。自学习平台将训练过程中的 数据选择>训练>评估>...

模型训练

训练是整个模型产出最重要的一个操作,为了保证训练流程的单线程化和纯粹性,将训练流程整体封装打包在一个训练框架下,而把训练过程产生的重要节点拆分至一级菜单栏,整个训练流程都为快速的产出最优模型服务,而且训练框架内部又给予绝对...

概念解释

批次大小 批次大小代表模型训练过程中,模型更新模型参数的数据步长,可理解为模型每看多少数据即更新一次模型参数,一般建议的批次大小为16/32,表示模型每看16或32条数据即更新一次参数。Learning Rate Multiplier Learning Rate ...

姜子牙通用大模型

Ziya-LLaMA通用大模型是由IDEA研究院...目前Ziya-LLaMA通用大模型已完成大规模预训练、多任务有监督微调和人类反馈学习三阶段的训练过程。开发者可以通过以下链接,了解如何通过DashScope灵积模型服务调用Ziya-LLaMA API。快速使用 API详情

功能特性

将已知参数参与过程的训练中,训练出来的模型往往只是基于以往经验数据得来的预期模型,但是工业领域场景多变且复杂,往往传统的训练模式并不能很好的跟时刻变化的业务场景相耦合,这就导致用户在实际训练过程中产生了一堆没有用的模型,...

Step2:模型训练

2.数据选择 在训练列表里点击详情进入训练过程界面,点击【添加】添加已创建的数据集,勾选目标标签完成数据选择,点击【下一步】进入到训练界面。注意:已创建过数据集可直接【添加】数据集,若未创建数据集,需要到数据集管理菜单栏里...

基本概念

RLHF训练 RLHF训练通过在强化学习的训练过程中加入奖励模型的方式,实现强化学习结果的持续性自动优化,从使得模型效果显著符合预期,功能开发中,敬请期待.预置模型 预置模型为未经过任何训练的原始模型,您可以通过选择基础模型进行训练...

什么是AutoML

超参数不同于模型内部参数,模型内部参数在学习过程中被不断地更新和优化,超参数在学习过程开始前就设置,在模型训练过程中保持不变。超参调优:Hyper Parameter Optimization简称HPO,是指手动或者自动进行超参数调优,而本文中特指是...

Z-Score归一化

在机器学习领域,Z-Score归一化经常用于数据处理,例如神经网络、聚类分析等应用。组件截图 二、参数说明 参数名称 参数说明 选择归一化字段 选择需要归一化的字段。可多选。三、有配置文件可读 在上游有配置文件可以选择的时候,可以使用...

Min-Max归一化

举例:在训练过程中,训练数据的值域为[1,10000],映射为[0,1]。希望用训练数据的缩放比例来填充至预测数据中,此时可以将训练时使用的配置文件,通过【读配置文件】接入到【Min-Max归一化】的输入桩中,以此来保证训练数据和预测数据的...

模型训练最佳实践

循环次数 循环次数代表模型训练过程中模型学习数据集的次数,可理解为看几遍数据,一般建议的范围是1-3遍即可,可依据需求进行调整 批次大小 批次大小代表模型训练过程中,模型更新模型参数的数据步长,可理解为模型每看多少数据即更新一次...

逻辑回归二分类

逻辑回归的训练过程是利用最大似然估计方法,寻找能够最大化训练数据集中样本类别之间的差异性的模型参数。在二分类问题中,逻辑回归将输入数据特征映射到一个二元分类输出,即预测样本属于正例或负例的概率。组件截图 二、参数说明 字段...

模型调优

模型调优:通过选择合适的数据集,调整参数,训练特定的模型以提高模型效果,可通过训练过程/结果指标初步判断训练效果。模型部署:训练好的模型需要部署后方可提供推理服务(评测、应用调用均需先部署模型)。模型数据:构建合适的评测...

标准化训练

算法简介 标准化是假设数据符合正态分布,根据均值和方差计算对应数值的过程,训练过程计算数据的均值和标准差。可视化配置参数【输入桩配置】输入桩(从左到右)限制数据类型 建议上游组件 是否必选 数据 数值类型 读数据表 读CSV文件 是...

缺失值填充

一、组件说明 在联邦学习任务...举例:在训练过程中,希望用训练数据的中位数来填充至预测数据中,此时可以将训练时使用的配置文件,通过【读配置文件】接入到【缺失值填充】的输入桩中,以此来保证训练数据和预测数据的一致性,如下图所示:

人工神经网络

人工神经网络(Artificial Neural Network,缩写ANN),简称神经网络或类神经网络,是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统,特别是大脑)的结构和功能的数学模型或计算模型,用于对函数进行估计或近似。人工神经网络有多层和单层之分...

使用EAIS训练PyTorch模型

背景信息 目前只有Python脚本可以训练PyTorch模型,本文介绍使用EAIS实例训练PyTorch模型的具体操作,如果您使用EAIS训练过程中遇到问题,请联系EAIS技术支持。使用限制 仅支持在1个ECS实例上只绑定了1个EAIS实例的场景下,训练PyTorch模型...

SubmitCustomizedVoiceJob-提交人声克隆任务(基础版...

调用此接口后,会同步返回 JobId,训练过程为异步过程。在训练期间,您可以通过调用 GetCustomizedVoiceJob-查询人声克隆任务接口来获取当前任务是否完成或训练状态等信息。调试 您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口,免去您计算签名...

Label Encoder

举例:在训练过程中,训练数据的【Label Encoder】进行编码后,“颜色”(红色、绿色、蓝色)转换为整数变量(0、1、2)。希望用训练数据的缩放比例来填充至预测数据中,此时可以将训练时使用的配置文件,通过【读配置文件】接入到【Label ...

基本概念

要把这种解决问题的规律告诉机器就需要进行训练,而在真实业务场景中,单纯的根据已知数据训练出来的模型并不能真正满足用户的预期,所以自学习平台将已知数据寻找模型参数的训练过程,通过深度调参和候选模型评估比较最优模型,以供用户...

横向LabelEncoder

举例:在训练过程中,训练数据的【HomoLabel Encoder】进行编码后,“颜色”(红色、绿色、蓝色)转换为整数变量(0、1、2)。希望用训练数据的缩放比例来填充至预测数据中,此时可以将训练时使用的配置文件,通过【读配置文件】接入到...

使用EasyVision进行目标检测

0:logging.error('%s failed'%k)task_failed=k else:logging.info('%s run successfully'%k)if task_finish_cnt>=num_worker:break time.sleep(1)步骤三:使用TensorBoard观察训练过程 在pascal_resnet50_rfcn_model下保存了模型的...

SubmitStandardCustomizedVoiceJob-提交人声克隆任务...

调用此接口后,会同步返回 JobId,训练过程为异步过程。在训练期间,您可以通过调用 GetCustomizedVoiceJob-查询人声克隆训练任务接口来获取当前任务是否完成或训练状态等信息。调试 您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口,免去您计算...

图像度量学习训练(raw)

0.03 训练batch_size 是 训练的批大小,即模型训练过程中,每次迭代(每一步)训练的样本数量。无 总的训练迭代epoch轮数 是 所有样本训练完成一轮表示一个epoch。总的epoch轮数表示所有样本共训练多少轮。200 保存checkpoint的频率 否 ...

产品功能

您同样可以对选择的模型进行实验基本参数和训练参数的设置,并建立模型进行自动训练过程。数据预测 模型训练结束后,您可以进行预测分析过程,使用模型在测试数据上进行评估。从训练产生的模型列表中选择一个模型,并选择用于预测的数据帧...

AI加速概述

Rapidformer(Transformer训练加速)PAI-Rapidformer是PAI推出的一款PyTorch版的针对Transformer系列模型的训练优化工具,其可以通过加速开关的方式来组合部分或全部的优化技术,以优化PyTorch版Transformer模型的训练过程,有效提高模型...

Lasso回归训练

学习率 用于控制模型在训练过程中参数更新的速度。默认为0.1。最大迭代步数 最大迭代步数,默认为100。优化方法 优化问题求解时选择的优化方法,支持以下取值:LBFGS GD Newton SGD OWLQN 执行调优 节点个数 与 单个节点内存大小 参数配对...

图像检测训练(easycv)

模型训练的优化方法,支持以下取值:momentum adam momentum 初始学习率 是 初始学习率 0.01 训练batch_size 是 训练的批大小,即单次模型迭代或训练过程中使用的样本数量。8 评估batch_size 是 评估的批大小,即单次模型迭代或训练过程中...

岭回归训练

学习率 用于控制模型在训练过程中参数更新的速度。默认为0.1。最大迭代步数 最大迭代步数,默认为100。优化方法 优化问题求解时选择的优化方法,支持以下取值:LBFGS GD Newton SGD OWLQN 执行调优 节点个数 与 单个节点内存大小 参数配对...

分箱

在评分卡训练过程中通过分箱进行特征工程,将特征离散化生成Dummy变量,并对训练过程中的每个Dummy变量的权重增加一定约束。各个约束项的含义如下:顺序升序约束:该特征的各个Dummy变量按照Index从小到大添加权重上升的约束,即Index越大...

线性回归

在模型训练过程中,采用最小二乘法(least squares)估计模型参数,即最小化输出结果与预测值之间的误差平方和。线性回归模型具有简单、易于理解和解释的特点,同时可以通过多项式扩展等方法处理非线性数据,具有较高的泛化能力和预测准确...
共有200条 < 1 2 3 4 ... 200 >
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