檢測(cè)到您已登錄華為云國(guó)際站賬號(hào)，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問國(guó)際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
中國(guó)站
中國(guó)站
International
Europe
檢測(cè)到您已登錄華為云國(guó)際站賬號(hào)，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問國(guó)際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
function）。代理損失函數(shù)作為原目標(biāo)的代理，還具備一些優(yōu)點(diǎn)。例如，正確類別的負(fù)對(duì)數(shù)似然通常用作 0 − 1 損失的替代。負(fù)對(duì)數(shù)似然允許模型估計(jì)給定樣本的類別的條件概率，如果該模型效果好，那么它能夠輸出期望最小分類誤差所對(duì)應(yīng)的類別。在某些情況下，代理損失函數(shù)比原函數(shù)學(xué)到的更多。例如，使用對(duì)數(shù)似然替代函數(shù)時(shí)，在訓(xùn)練集上的
y然后定義模型函數(shù)，這個(gè)函數(shù)有3個(gè)參數(shù)，1個(gè)就是上面說的x，還有2個(gè)是參數(shù)，分別是w和b，就是2個(gè)參數(shù)斜率和位移而上面的2個(gè)參數(shù)，要用tf.Variable來聲明來創(chuàng)建變量，它是會(huì)變的，在訓(xùn)練中學(xué)習(xí)到的，所以給它的初值是多少是無所謂的然后就是怎么樣來訓(xùn)練模型了訓(xùn)練模型就是一個(gè)不斷
下降的快，很容易在某一步跨過最優(yōu)值，當(dāng)你學(xué)習(xí)率過小時(shí)，長(zhǎng)時(shí)間無法收斂。因此，學(xué)習(xí)率直接決定著學(xué)習(xí)算法的性能表現(xiàn)。可以根據(jù)數(shù)據(jù)集的大小來選擇合適的學(xué)習(xí)率，當(dāng)使用平方誤差和作為成本函數(shù)時(shí)，隨著數(shù)據(jù)量的增多，學(xué)習(xí)率應(yīng)該被設(shè)置為相應(yīng)更小的值（從梯度下降算法的原理可以分析得出）。另一種方法
框架的深度優(yōu)化和并行能力都有很高的要求，是深度學(xué)習(xí)框架下將AI做到極致的集大成者。“從傳統(tǒng)方法到深度學(xué)習(xí)，這是一次大的跳躍，而在深度學(xué)習(xí)這個(gè)臺(tái)階上，大模型已經(jīng)站在了最前面，等待著下一個(gè)臺(tái)階的出現(xiàn)。” 當(dāng)前盤古系列超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型，包括NLP大模型、CV大模型、多模態(tài)大模型、和科學(xué)計(jì)算大模型。 模型大意味著它吸
ModelArts Studio（MaaS）圖片生成模型 圖片生成模型是一種通過輸入文本描述自動(dòng)生成對(duì)應(yīng)圖像的人工智能模型，核心功能是 “將文字信息轉(zhuǎn)化為視覺內(nèi)容”。它屬于生成式人工智能（AIGC） 的重要分支，通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)學(xué)習(xí)文本與圖像的關(guān)聯(lián)規(guī)律，根據(jù)人類的文字指令生成全新的、符合描述的圖像。
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
收斂；如果學(xué)習(xí)率太小，模型的收斂速度會(huì)變得非常慢。 權(quán)重衰減比率 權(quán)重衰減比率的主要作用是通過懲罰復(fù)雜的模型參數(shù)來減少過擬合。 模型保存步數(shù) 訓(xùn)練過程中每隔多少個(gè)訓(xùn)練步長(zhǎng)保存一次模型Checkpoint文件。 模型下載并發(fā)數(shù) 訓(xùn)練初期并發(fā)多少個(gè)節(jié)點(diǎn)同時(shí)下載模型文件。 模型下載預(yù)計(jì)耗時(shí)
式，才會(huì)有不同的處理。3. 深度學(xué)習(xí)就是在數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)下，從一個(gè)X-形式變到另一個(gè)X-形式。為什么深度學(xué)習(xí)能很有效？為什么深度學(xué)習(xí)很有效？我認(rèn)為，有兩個(gè)基本的原因： 其一：一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型建立之時(shí)，其實(shí)就決定了這個(gè)模型是否有效，因?yàn)樵谶@時(shí)，這個(gè)模型能夠觸及的全部X-形式已經(jīng)到
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(chǎng)景。 ModelArts
繼續(xù)線性回歸模型，這里先說`隨機(jī)梯度下降法`。 先考慮一個(gè)簡(jiǎn)單的模型，沒有截距，只有一個(gè)自變量： y=xw 當(dāng)觀測(cè)點(diǎn)為(x=0.5,y=0.8),w=3時(shí)，殘差平方和是 ```python x,y=0.5,0.8 w=3 rss=(y-x*w)**2/2 print(rss) #0
保溝通順暢，緊密跟進(jìn)備案進(jìn)度，提供全流程的技術(shù)支持與合規(guī)指導(dǎo)，確保符合監(jiān)管要求。4、成功案例豐富5、不通過不收費(fèi)生成式人工智能上線備案表 附件1：安全評(píng)估報(bào)告 附件2: 模型服務(wù)協(xié)議 附件3: 語料標(biāo)準(zhǔn)規(guī)則 附件4:攔截關(guān)鍵詞列表（如較長(zhǎng)，附電子版即可） 附件5:評(píng)估測(cè)試題（如較
模型訓(xùn)練任務(wù)正在進(jìn)行初始化配置，準(zhǔn)備開始訓(xùn)練。 排隊(duì)中 模型訓(xùn)練任務(wù)正在排隊(duì)，請(qǐng)稍等。 運(yùn)行中 模型正在訓(xùn)練中，訓(xùn)練過程尚未結(jié)束。 停止中 模型訓(xùn)練正在停止中。 已停止 模型訓(xùn)練已被用戶手動(dòng)停止。 失敗 模型訓(xùn)練過程中出現(xiàn)錯(cuò)誤，需查看日志定位訓(xùn)練失敗原因。 已完成 模型訓(xùn)練已完成。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能的核心之一，那么它是何時(shí)提出的呢？又是如何實(shí)現(xiàn)”智能“的呢？最近一段時(shí)間在學(xué)習(xí)周志華老師的經(jīng)典書籍《機(jī)器學(xué)習(xí)》，對(duì)其中的一些重點(diǎn)做了些總結(jié)和一些個(gè)人的理解。如有錯(cuò)誤，還請(qǐng)批評(píng)指正。1、神經(jīng)元模型Kohonen在1988提出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由具有適應(yīng)性的簡(jiǎn)單單元組
全新的智慧講解體驗(yàn)，將豐富展區(qū)虛擬內(nèi)容與歷史事件的全息再現(xiàn)，打造全國(guó)第一家智慧全息講解紀(jì)念館。模型制作服務(wù)Model making service，創(chuàng)新了全新的智慧講解體驗(yàn)，將豐富展區(qū)虛擬內(nèi)容與歷史事件的全息再現(xiàn)，打造智慧全息講解紀(jì)念館。借助虛實(shí)融合的技術(shù)，全面提升手機(jī)用戶在參觀
期刊《科學(xué)》上的一篇論文引發(fā)了深度學(xué)習(xí)在研究領(lǐng)域和應(yīng)用領(lǐng)域的發(fā)展熱潮。這篇文獻(xiàn)提出了兩個(gè)主要觀點(diǎn)：（1）、多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有很強(qiáng)的特征學(xué)習(xí)能力，深度學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)得到的特征數(shù)據(jù)對(duì)原數(shù)據(jù)有更本質(zhì)的代表性，這將大大便于分類和可視化問題；（2）、對(duì)于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很難訓(xùn)練達(dá)到最優(yōu)的問題
近年來，研究人員也逐漸將這幾類方法結(jié)合起來，如對(duì)原本是以有監(jiān)督學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行無監(jiān)督的預(yù)訓(xùn)練，進(jìn)而利用鑒別信息微調(diào)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)形成的卷積深度置信網(wǎng)絡(luò)。與傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)方法相比，深度學(xué)習(xí)方法預(yù)設(shè)了更多的模型參數(shù)，因此模型訓(xùn)練難度更大，根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的一般規(guī)律知道，模型參數(shù)越多，需要參與訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量也越大。
新的參數(shù)。這種學(xué)習(xí)過程會(huì)持續(xù)迭代，直到該算法發(fā)現(xiàn)損失已經(jīng)降到最低，此時(shí)得到一個(gè)較好的模型，保存此時(shí)的模型參數(shù)。 通常，可以不斷迭代，直到總體損失不再變化或變化極其緩慢為止，此時(shí)模型已經(jīng)收斂。 關(guān)鍵詞（訓(xùn)練、收斂、損失） 訓(xùn)練（training）構(gòu)建模型的理想?yún)?shù)的過程。
感知：獲取文本、語音、圖像等多模態(tài)數(shù)據(jù)。 推理：利用深度學(xué)習(xí)模型融合不同模態(tài)的特征。 交互：根據(jù)情感結(jié)果進(jìn)行反饋（如客服機(jī)器人根據(jù)用戶情緒調(diào)整語氣）。 2.2 多模態(tài)情感分析的流程 數(shù)據(jù)采集：獲取文本（評(píng)論）、圖像（表情）、語音（語調(diào)）等數(shù)據(jù)。 特征提?。菏褂妙A(yù)訓(xùn)練模型（如BERT、ResNet、Wav2Vec）提取模態(tài)特征。
初始化 模型訓(xùn)練任務(wù)正在進(jìn)行初始化配置，準(zhǔn)備開始訓(xùn)練。 排隊(duì)中 模型訓(xùn)練任務(wù)正在排隊(duì)，請(qǐng)稍等。 運(yùn)行中 模型正在訓(xùn)練中，訓(xùn)練過程尚未結(jié)束。 停止中 模型訓(xùn)練正在停止中。 已停止 模型訓(xùn)練已被用戶手動(dòng)停止。 失敗 模型訓(xùn)練過程中出現(xiàn)錯(cuò)誤，需查看日志定位訓(xùn)練失敗原因。 已完成 模型訓(xùn)練已完成。
