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4824.png) 在梯度下降法中，`學(xué)習(xí)步長`和`batch size`需要事先給定，而不像`參數(shù)w`一樣通過最小化損失函數(shù)得到，這類參數(shù)在機器學(xué)習(xí)中叫做`超參數(shù)`。 接下來是介紹線性分類模型，logistic模型。`回歸模型`和`分類模型`的主要區(qū)別就是因變量y的數(shù)據(jù)類型不一樣。
擇“邏輯模型”進入邏輯模型頁面。 在總覽圖中找到所需要的邏輯模型，將光標(biāo)移動到該卡片上，單擊該模型的轉(zhuǎn)換按鈕。邏輯模型只支持轉(zhuǎn)換為關(guān)系建模的模型。 圖8 邏輯模型轉(zhuǎn)化為物理模型 在“轉(zhuǎn)換為物理模型”對話框中，配置如下參數(shù)，然后單擊“確定”。 圖9 轉(zhuǎn)換為物理模型 邏輯模型轉(zhuǎn)換為物理模型時，系統(tǒng)會先校驗是否有前綴。
（1） 智能定時器：配置更新LSA的時間、接收LSA的時間、spf計算的時間（默認(rèn)開啟） （2） OSPF路由的收斂優(yōu)先級：OSPF按優(yōu)先級收斂能夠讓某些特定的路由優(yōu)先收斂。 （3） Smart-discover：在MA網(wǎng)絡(luò)中鄰居狀態(tài)，或者DR、BDR發(fā)生變化時，設(shè)備不必等到H
爆炸等問題。實驗證明，在訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時使用Xavier初始化可以加速收斂并提高模型性能。 He初始化：He初始化，也稱為He正態(tài)分布初始化，是一種用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重初始化的方法。它由Kaiming He等人在2015年提出，并被廣泛應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)模型中。He初始化旨在解決激活函數(shù)為線性修正單元（Rectified
爆炸等問題。實驗證明，在訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時使用Xavier初始化可以加速收斂并提高模型性能。 He初始化：He初始化，也稱為He正態(tài)分布初始化，是一種用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重初始化的方法。它由Kaiming He等人在2015年提出，并被廣泛應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)模型中。He初始化旨在解決激活函數(shù)為線性修正單元（Rectified
用于控制訓(xùn)練過程中學(xué)習(xí)率下降的幅度。 計算公式為：最低學(xué)習(xí)率 = 初始學(xué)習(xí)率 × 學(xué)習(xí)率衰減比率。 學(xué)習(xí)率 學(xué)習(xí)率決定每次訓(xùn)練中模型參數(shù)更新的幅度。 選擇合適的學(xué)習(xí)率至關(guān)重要： 如果學(xué)習(xí)率過大，模型可能無法收斂。 如果學(xué)習(xí)率過小，模型的收斂速度將變得非常慢。 序列長度 sequence
6 Web與模型服務(wù)對接邏輯、5.5 模型導(dǎo)出、Docker部署環(huán)境使用介紹、5.7 TF Serving 與 Web開啟服務(wù)、TensorFlow Client對接模型服務(wù)、Web Server開啟、項目總結(jié)、模型導(dǎo)出與部署、深度學(xué)習(xí)課程、1.1 深度學(xué)習(xí)與機器學(xué)習(xí)的區(qū)別、深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用場景、1
深度學(xué)習(xí)中收斂速度的提升-關(guān)鍵挑戰(zhàn)與有效解決方案 在深度學(xué)習(xí)的研究和應(yīng)用中，模型的訓(xùn)練速度和收斂效率一直是關(guān)鍵問題。隨著模型的復(fù)雜度和數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷增長，訓(xùn)練一個高效、準(zhǔn)確的AI模型變得越來越困難。本篇文章將討論在AI模型訓(xùn)練過程中遇到的主要挑戰(zhàn)，并提供一些提高模型收斂速度的對策
BERT和微調(diào)NLP模型 預(yù)訓(xùn)練指的是事先訓(xùn)練一個模型來執(zhí)行特定任務(wù)，然后將訓(xùn)練過程中學(xué)到的參數(shù)作為初始值以繼續(xù)學(xué)習(xí)其他相關(guān)任務(wù)。直觀來說，就是如果一個模型已經(jīng)學(xué)會進行圖像分類、區(qū)分貓貓和狗狗，也應(yīng)當(dāng)大概了解圖像和毛茸動物的一般特征。當(dāng)我們對這個能夠區(qū)分貓貓狗狗的模型進行微調(diào)，來對
Studio（MaaS）壓縮模型 ModelArts Studio大模型即服務(wù)平臺支持對模型廣場或用戶自建的模型進行壓縮，通過SmoothQuant-W8A8或AWQ-W4A16壓縮策略優(yōu)化模型，從而緩解資源占用問題。 場景描述 模型壓縮是優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型的技術(shù)，旨在減少模型的體積、計算量或
BERT和微調(diào)NLP模型 預(yù)訓(xùn)練指的是事先訓(xùn)練一個模型來執(zhí)行特定任務(wù)，然后將訓(xùn)練過程中學(xué)到的參數(shù)作為初始值以繼續(xù)學(xué)習(xí)其他相關(guān)任務(wù)。直觀來說，就是如果一個模型已經(jīng)學(xué)會進行圖像分類、區(qū)分貓貓和狗狗，也應(yīng)當(dāng)大概了解圖像和毛茸動物的一般特征。當(dāng)我們對這個能夠區(qū)分貓貓狗狗的模型進行微調(diào)，來對
上。 MRS_HIVE模型支持HIVE_TABLE和HIVE_EXTERNAL_TABLE。 MRS_SPARK模型支持HUDI_COW和HUDI_MOR。 POSTGRESQL模型僅支持POSTGRESQL_TABLE。 MRS_CLICKHOUSE模型僅支持CLICKHOUSE_TABLE。
決定是否在不同類別中應(yīng)用極大值抑制閾值。 模型大小調(diào)整因子 用于模型抽取過程中，選擇不用的模型因子來調(diào)節(jié)模型參數(shù)的多少。 輸入模型圖像寬度 用于控制模型輸入圖像分辨率的寬度，以此調(diào)節(jié)適應(yīng)不用場景的模型識別能力。 輸入模型圖像高度 用于控制模型輸入圖像分辨率的高度，以此調(diào)節(jié)適應(yīng)不用場景的模型識別能力。 模型保存輪數(shù)
cipherModelfile 其中“model_file”為待加密模型文件，“cipher_file”為加密之后的模型文件。 接口調(diào)用 和未加密模型一樣調(diào)用接口，詳情請見： 創(chuàng)建模型實例 模型推理 示例-模型管理 父主題： 模型管理模塊
代碼實現(xiàn)6，7，8中的設(shè)計 使用超參優(yōu)化工具（NNI）尋找最優(yōu)超參組合 模型初步訓(xùn)練 改進：根據(jù)初步訓(xùn)練的效果指標(biāo)判斷是數(shù)據(jù)集問題還是模型結(jié)構(gòu)或深度問題 數(shù)據(jù)集問題，想辦法進一步清洗補充數(shù)據(jù)集 模型結(jié)構(gòu)問題，嘗試更換或者NNI搜索更優(yōu)模型；模型深度問題，嘗試增加backbone的卷積通道層數(shù)或者復(fù)制增加layers
這幾年深度學(xué)習(xí)有了飛速的發(fā)展，主流的深度學(xué)習(xí)模型也是越來越“深”了，為什么更深的模型會有更好的效果，模型加深會增加模型的訓(xùn)練難度嗎？
數(shù)據(jù)預(yù)處理優(yōu)化 模型訓(xùn)練前，需要對數(shù)據(jù)進行加工，防止某些特征存在極端異常值或大面積錯誤數(shù)據(jù)，導(dǎo)致模型訓(xùn)練不穩(wěn)定?？赡軙l(fā)如下問題： 模型對異常值過度敏感，導(dǎo)致擬合異常值而非整體數(shù)據(jù)分布。 訓(xùn)練過程中損失波動較大，甚至出現(xiàn)梯度爆炸。 模型在測試集上表現(xiàn)不佳，泛化能力差。 優(yōu)化調(diào)整策略如下：
目錄 元學(xué)習(xí)與MAML簡介 MAML算法步驟 使用Python實現(xiàn)MAML 示例應(yīng)用：手寫數(shù)字識別 總結(jié) 1. 元學(xué)習(xí)與MAML簡介 1.1 元學(xué)習(xí) 元學(xué)習(xí)是一種學(xué)習(xí)策略，旨在通過從多個任務(wù)中學(xué)習(xí)來提升模型在新任務(wù)上的快速適應(yīng)能力。簡單來說，元學(xué)習(xí)就是學(xué)習(xí)如何學(xué)習(xí)。 1.2
在Bagging的情況下，每一個模型在其相應(yīng)訓(xùn)練集上訓(xùn)練到收斂。在Dropout的情況下，通常大部分模型都沒有顯式地被訓(xùn)練，因為通常父神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會很大，以致于到宇宙毀滅都不可能采樣完所有的子網(wǎng)絡(luò)。取而代之的是，在單個步驟中我們訓(xùn)練一小部分的子網(wǎng)絡(luò)，參數(shù)共享會使得剩余的子網(wǎng)絡(luò)也能有好
10 模型轉(zhuǎn)換成功后，即可得到OM模型，可部署至Ascend機器上，如Ascend 310、Ascend 710，利用Ascend芯片來加速模型推理。 3. 其他問題 3.1 Pytorch模型如何轉(zhuǎn)換為OM模型? pytorch保存的模型，可先轉(zhuǎn)換為ONNX模型，再利用OMG、ATC工具進行轉(zhuǎn)換。
