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對(duì)象模型 管理系統(tǒng)的默認(rèn)配置，管理租戶可以根據(jù)系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行情況對(duì)這些配置的值進(jìn)行修改。 “操作類型”用于描述字段的屬性，表示對(duì)應(yīng)字段的值可進(jìn)行的操作：C：創(chuàng)建；U：更新；R：讀取。
聯(lián)動(dòng)修改學(xué)習(xí)率的大小，如果批量大小增大，學(xué)習(xí)率也可以適當(dāng)增加，保證模型正常收斂。 學(xué)習(xí)率衰減比率 本案例中設(shè)置為0.1。 學(xué)習(xí)率衰減后的比率，用于控制訓(xùn)練過程中學(xué)習(xí)率的下降幅度。經(jīng)過衰減后，學(xué)習(xí)率的最低值由初始學(xué)習(xí)率和衰減比率決定。其計(jì)算公式為：最低學(xué)習(xí)率 = 初始學(xué)習(xí)率 * 學(xué)
對(duì)象模型 API發(fā)布后，如果不想API被某些IP地址訪問到，可以將這些IP地址加入黑名單，或者想API被某些特性的IP地址訪問到，也可以將這些IP地址加入白名單。這樣可以提高API的訪問安全性，保護(hù)API免受攻擊。本節(jié)介紹API的黑白名單（ACL策略）管理的對(duì)象模型，如表1
對(duì)象模型 API發(fā)布后，如果不想API被某些IP地址訪問到，可以將這些IP地址加入黑名單，或者想API被某些特性的IP地址訪問到，也可以將這些IP地址加入白名單。這樣可以提高API的訪問安全性，保護(hù)API免受攻擊。本節(jié)介紹API的黑白名單（ACL策略）管理的對(duì)象模型，如表1
model = UNet(3, 1) modelname = 'ckpt_e_50.pth' ckpt = torch.load(opt.pretrain + modelname) model.load_state_dict(ckpt['state_dict']
度記為模型的深度。另一方面，在深度概率模型中，也把描述概念之間如何相互關(guān)聯(lián)的圖的深度而非計(jì)算圖的深度記為一種模型的深度。值得注意的是，后者用來計(jì)算表示的計(jì)算圖可能比概念圖要深得多。鑒于這兩種觀點(diǎn)的共存，一般在一個(gè)模型有多深才算作“深度”模型上并沒有達(dá)成共識(shí)。不過一般深度學(xué)習(xí)指的是
J(\theta)∇θ?J(θ) 是損失函數(shù)對(duì)參數(shù)的梯度• η\etaη 是學(xué)習(xí)率學(xué)習(xí)率太小 → 訓(xùn)練緩慢，可能陷入局部最優(yōu)學(xué)習(xí)率太大 → 參數(shù)更新劇烈，可能導(dǎo)致震蕩甚至無法收斂2. 為什么學(xué)習(xí)率通常遠(yuǎn)小于1？(1) 梯度本身的量級(jí)在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，梯度是通過鏈?zhǔn)椒▌t逐層計(jì)算的，涉及大量權(quán)重和激活
或者學(xué)習(xí)率設(shè)置的過大，使得模型在最優(yōu)解附近震蕩，甚至跳過最優(yōu)解，導(dǎo)致無法收斂。您可以嘗試提升數(shù)據(jù)質(zhì)量或者減小學(xué)習(xí)率的方式來解決。 圖3 異常的Loss曲線：上升 Loss曲線平緩，保持高位：Loss保持平緩且保持高位不下降的原因可能是由于目標(biāo)任務(wù)的難度較大，或者模型的學(xué)習(xí)率設(shè)置
處理、語音識(shí)別、機(jī)器人控制等。在這些應(yīng)用中，深度學(xué)習(xí)模型可以自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式，并根據(jù)這些模式進(jìn)行預(yù)測和分類。由于其高效性和準(zhǔn)確性，深度學(xué)習(xí)技術(shù)正在成為越來越多領(lǐng)域的主流技術(shù)。然而，深度學(xué)習(xí)技術(shù)也存在一些挑戰(zhàn)和問題。例如，深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，而且通常需要
據(jù)的輸出。3）深度學(xué)習(xí)的兩個(gè)關(guān)鍵過程“模型訓(xùn)練”和“模型推理” 深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)就體現(xiàn)在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型上面，通過海量的數(shù)據(jù)輸入結(jié)合特定的網(wǎng)絡(luò)模型來進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，最終輸出具備一定精準(zhǔn)度的模型文件，供后續(xù)推理使用。模型訓(xùn)練 在人工智能的深度學(xué)習(xí)方面，模型是核心，其中基
層，但作用不變。 所謂的五層協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)其實(shí)是為了方便學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)原理而采用的，綜合了OSI七層模型和TCP/IP的四層模型而得到的五層模型。 ? OSI七層網(wǎng)絡(luò)模型 TCP/IP四層概念模型 五層模型 對(duì)應(yīng)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議 應(yīng)用層（Application） 應(yīng)用層 應(yīng)用層
硅基數(shù)字人 硅基數(shù)字人 智能AI技術(shù)，深度學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練，定制專屬虛擬數(shù)字人 點(diǎn)擊咨詢，免費(fèi)體驗(yàn)五分鐘視頻合成 智能AI技術(shù)，深度學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練 定制專屬虛擬數(shù)字人 點(diǎn)擊咨詢，免費(fèi)體驗(yàn)五分鐘視頻合成 免費(fèi)體驗(yàn) 售前咨詢 產(chǎn)品推薦 產(chǎn)品亮點(diǎn) 應(yīng)用場景 產(chǎn)品功能 案例展示 常見問題 通過
深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，而機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必經(jīng)路徑。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。研究深度學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)在于建立模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)
Transformer是一種用于圖像處理的深度學(xué)習(xí)模型，它可以用于各種計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)，如圖像分類、目標(biāo)檢測和語義分割等。它的主要特點(diǎn)是采用了分層的窗口機(jī)制，可以處理比較大的圖像，同時(shí)也減少了模型參數(shù)的數(shù)量，提高了計(jì)算效率。Swin Transformer在圖像處理領(lǐng)域取得了很好的表現(xiàn)，成為了最先進(jìn)的模型之一。Swin
深度學(xué)習(xí)計(jì)算服務(wù)平臺(tái)是中科弘云面向有定制化AI需求的行業(yè)用戶，推出的AI開發(fā)平臺(tái)，提供從樣本標(biāo)注、模型訓(xùn)練、模型部署的一站式AI開發(fā)能力，幫助用戶快速訓(xùn)練和部署模型，管理全周期AI工作流。平臺(tái)為開發(fā)者設(shè)計(jì)了眾多可幫助降低開發(fā)成本的開發(fā)工具與框架，例如AI數(shù)據(jù)集、AI模型與算力等。
問題：為什么通常牛頓法比梯度下降法能更快的收斂？ 解答：牛頓法是二階收斂，梯度下降是一階收斂，所以牛頓法就更快。如果更通俗地說的話，比如你想找一條最短的路徑走到一個(gè)盆地的最底部，梯度下降法每次只從你當(dāng)前所處位置選一個(gè)
quential）模型。序貫模型是多個(gè)網(wǎng)絡(luò)層的線性堆疊，也就是“一條路走到黑”?？梢酝ㄟ^向Sequential模型傳遞一個(gè)layer的list來構(gòu)造該模型，也可以通過.add()方法一個(gè)個(gè)的將layer加入模型中。本文采用.add()方法將2層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入模型中。優(yōu)化器的選擇是S
在深度學(xué)習(xí)模型的實(shí)際應(yīng)用中，模型的性能監(jiān)控與優(yōu)化是確保其穩(wěn)定性和高效性的關(guān)鍵步驟。本文將介紹如何使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型的監(jiān)控與性能優(yōu)化，涵蓋數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練、監(jiān)控工具和優(yōu)化策略等內(nèi)容。 目錄 引言 模型監(jiān)控概述 性能優(yōu)化概述 實(shí)現(xiàn)步驟 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 模型訓(xùn)練 模型監(jiān)控
引言 隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，模型的跨平臺(tái)移植與部署變得越來越重要。無論是將模型從開發(fā)環(huán)境移植到生產(chǎn)環(huán)境，還是在不同的硬件平臺(tái)上運(yùn)行，跨平臺(tái)部署都能顯著提高模型的實(shí)用性和可擴(kuò)展性。本文將介紹如何使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型的跨平臺(tái)移植與部署，并提供詳細(xì)的代碼示例。 所需工具
分布式訓(xùn)練是指在多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)（如多臺(tái)服務(wù)器或GPU設(shè)備）上并行執(zhí)行深度學(xué)習(xí)任務(wù)，以加快模型訓(xùn)練速度或處理更大規(guī)模的數(shù)據(jù)。通過將訓(xùn)練任務(wù)分配到多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，每個(gè)節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)計(jì)算模型的一部分，然后通過通信機(jī)制將計(jì)算結(jié)果同步，最終完成整個(gè)模型的訓(xùn)練。這種方式可以顯著提高訓(xùn)練效率，尤其適用于復(fù)雜模型和大規(guī)模數(shù)據(jù)集的場景。 ModelArts
