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欠擬合、過擬合的總結(jié)如下:接下來是TensorFlow框架部分，之前有個帖子 基于TensorFlow 2建立深度學(xué)習(xí)的模型 - 快速入門 cid:link_0然后會使用它來建立線性回歸模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型敬請期待
因?yàn)榇a模型主要是描述創(chuàng)建出來的代碼元素與邏輯元素的Manifest連線關(guān)系，所以在代碼模型設(shè)計(jì)前必須要先完成邏輯模型的設(shè)計(jì)。 建模步驟 創(chuàng)建代碼模型圖。 創(chuàng)建新的代碼模型圖或者在已有的代碼模型圖中進(jìn)行畫圖設(shè)計(jì)，如果設(shè)計(jì)內(nèi)容過多，可根據(jù)實(shí)際情況將內(nèi)容進(jìn)行拆分，創(chuàng)建多個代碼模型圖，在對應(yīng)的代碼模型圖中去建立關(guān)系。
新增實(shí)體元模型關(guān)系 概述 應(yīng)用元模型支持用戶通過信息架構(gòu)圖進(jìn)行模型實(shí)例關(guān)系管理，單擊關(guān)系連線，可新增實(shí)體元模型關(guān)系。 操作步驟 在開天集成工作臺界面中，選擇左側(cè)導(dǎo)航欄中的“應(yīng)用模型 > 實(shí)例管理”。 單擊實(shí)例“控制臺”，彈出“模型地圖和模型目錄上新啦”對話框，單擊“體驗(yàn)新版”，選擇“模型目錄”。
盤古大模型測試 所屬項(xiàng)目 指定擁有該模型使用權(quán)限的項(xiàng)目空間，為空則表示全部空間擁有該模型使用權(quán)限。 workspace01 模型類型 設(shè)置模型類型。 盤古大模型（云底座）：盤古大模型服務(wù)購買部署的大模型。 開源大模型（昇騰云）：昇騰云服務(wù)部署的開源大模型。 開源大模型（裸機(jī)）：自定義裸機(jī)部署的開源大模型。
模型中心 模型中心提供標(biāo)準(zhǔn)化API接口，支持盤古大模型與業(yè)界主流模型的接入與管理，提供多種路由策略，實(shí)現(xiàn)模型無感切換和靈活調(diào)度，支持NLP與多模態(tài)理解模型的在線調(diào)測及參數(shù)配置。 模型服務(wù) Versatile支持對接模型，用戶可自由選擇通過大模型開發(fā)平臺或直接對接第三方模型，并提供模型接入管理。
開發(fā)模型 前提條件 目前，HiLens Kit的AI芯片支持運(yùn)行“.om”模型，“.om”模型可以通過TensorFlow或Caffe模型轉(zhuǎn)換而來，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在開發(fā)模型的時(shí)候開發(fā)者需要用“.om”模型支持的算子，才能把
轉(zhuǎn)換邏輯模型為物理模型 功能介紹 轉(zhuǎn)換邏輯模型為物理模型，轉(zhuǎn)換成功則顯示轉(zhuǎn)換后的目標(biāo)模型信息。 異常：目標(biāo)模型信息的“id”等屬性為null時(shí)，則需要調(diào)用《獲取操作結(jié)果》接口查看具體報(bào)錯信息：GET https://{endpoint}/v1/{project_id}/design/operation-results
引言 隨著深度學(xué)習(xí)模型的復(fù)雜度和數(shù)據(jù)量的增加，單一設(shè)備的計(jì)算能力往往無法滿足訓(xùn)練需求。分布式訓(xùn)練和模型并行化技術(shù)可以有效地加速模型訓(xùn)練過程，提高計(jì)算效率。本文將介紹如何使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型的分布式訓(xùn)練與模型并行化。 所需工具 Python 3.x TensorFlow
們得到 w = 0 以及 b = 12。線性模型僅僅是在任意一點(diǎn)都輸出 0.5。為什么會發(fā)生這種事？演示了線性模型為什么不能用來表示 XOR 函數(shù)。解決這個問題的其中一種方法是使用一個模型來學(xué)習(xí)一個不同的特征空間，在這個空間上線性模型能夠表示這個解。 具體來說，我們這
完成模型配置。 模型級別：可選擇“初始模型”和“迭代模型”。“初始模型”為Octopus平臺提供的內(nèi)置模型，“迭代模型”是用戶二次微調(diào)后的模型。 輸入模型：選擇需要進(jìn)行微調(diào)的模型和版本。初始模型提供的內(nèi)置模型如下： 表1 Octopus平臺提供的內(nèi)置模型 模型名稱 說明 hw_model_3d_detection
依賴，是一種使用的關(guān)系，即一個類的實(shí)現(xiàn)需要另一個類的協(xié)助。 建模示例 從工具箱中拖入功能域和特性元素到功能模型圖中，以一個應(yīng)用部署功能為例建立如下圖所示模型結(jié)構(gòu)： 如果當(dāng)功能模型設(shè)計(jì)圖形比較復(fù)雜時(shí)，可以參考邏輯模型中的分層結(jié)構(gòu)，創(chuàng)建多個功能模型，分解來畫各功能域和特性之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系。 父主題： 邏輯視圖
即自定義模型），則模型文件必須滿足自定義模型規(guī)范（訓(xùn)練）才支持模型自定義訓(xùn)練。 當(dāng)使用自定義鏡像進(jìn)行模型微調(diào)時(shí)，要確認(rèn)鏡像是否滿足自定義鏡像規(guī)范，否則無法成功完成自定義訓(xùn)練。 進(jìn)入模型微調(diào) 登錄AI Gallery。 單擊“模型”進(jìn)入模型列表。 選擇需要進(jìn)行微調(diào)訓(xùn)練的模型，單擊模型名稱進(jìn)入模型詳情頁。
隨著大數(shù)據(jù)和AI業(yè)務(wù)的不斷融合，大數(shù)據(jù)分析和處理過程中，通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)多非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如圖片、音頻、文本）的進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理的業(yè)務(wù)場景越來越多。本文會介紹Spark如何與深度學(xué)習(xí)框架進(jìn)行協(xié)同工作，在大數(shù)據(jù)的處理過程利用深度學(xué)習(xí)框架對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。詳情請點(diǎn)擊博文鏈接：https://bbs
模型資源 AI科學(xué)計(jì)算服務(wù)創(chuàng)建藥物作業(yè)和提交屬性模型作業(yè)需要開通盤古藥物分子大模型，用戶可在資源訂購頁面的模型資源中進(jìn)行訂購，可參考開通服務(wù)。此章節(jié)詳細(xì)介紹了盤古藥物分子大模型續(xù)訂、盤古藥物分子大模型退訂，及功能調(diào)用套餐包購買等相關(guān)操作和查看相關(guān)功能調(diào)用信息。 在AI科學(xué)計(jì)算平臺
類+Box位置信息。第一個深度學(xué)習(xí)相關(guān)的目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)正是基于這樣思想的RCNN模型，但是它的缺點(diǎn)是無法實(shí)時(shí)，所以2015年底有人提出了一個實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)Single Shot MultiBox Detector縮寫為SSD。 4、剪枝實(shí)驗(yàn)，得到的小模型仍然保持較好的精度 5、打印可用設(shè)備實(shí)驗(yàn)
變量優(yōu)化。 2. 基于學(xué)習(xí)的搜索 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DRL）：通過與環(huán)境交互學(xué)習(xí)策略，在復(fù)雜高維空間中尋找 Pareto 解。 元學(xué)習(xí)（Meta-Learning）：利用跨任務(wù)遷移學(xué)習(xí)加速多目標(biāo)優(yōu)化搜索。 AI Agent在多目標(biāo)優(yōu)化中的學(xué)習(xí)策略 1. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架 AI Agent
問題，這種情況大概率是由于訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置的不合理而導(dǎo)致了欠擬合，模型沒有學(xué)到任何知識。請檢查訓(xùn)練參數(shù)中的 “訓(xùn)練輪次”或“學(xué)習(xí)率”等參數(shù)的設(shè)置，適當(dāng)增大“訓(xùn)練輪次”的值，或根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整“學(xué)習(xí)率”的值，幫助模型更好收斂。 數(shù)據(jù)質(zhì)量：請檢查訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量，若訓(xùn)練樣本和目標(biāo)任務(wù)不一致或者分布差異較大，則會加劇該現(xiàn)象。
778927647116229.png) 觀察箭頭的方向，代表了處理的流程。通過線性回歸模型和生物神經(jīng)元的類比，可以將線性模型稱作一個只包含一個神經(jīng)元的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 同樣的，logistic模型也可以用來進(jìn)行類比，下圖代表的就是預(yù)估y等于1的概率的處理過程： 行納管和歸檔，每個模型倉庫中又可以創(chuàng)建若干個模型版本，方便對同類模型統(tǒng)一管理。 模型包含鏡像和文件兩部分。其中鏡像與模型倉庫綁定，也就是說同一個模型倉庫的版本共享一個鏡像；文件存儲在對象存儲（OBS）中， 各個版本的文件一般不同。
設(shè)置算法搜索功能 搜索指標(biāo) 搜索指標(biāo)為目標(biāo)函數(shù)的值，通?？梢栽O(shè)置為loss、accuracy等。通過優(yōu)化搜索指標(biāo)的目標(biāo)值超優(yōu)化方向收斂，找到最契合的超參，提高模型精度和收斂速度。 表1 搜索指標(biāo)參數(shù) 參數(shù) 說明 名稱 搜索指標(biāo)的名稱。需要與您在代碼中打印的搜索指標(biāo)參數(shù)保持一致。 優(yōu)化方向 可選“最大化”或者“最小化”。
