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模型評(píng)估 訓(xùn)練時(shí)的評(píng)估指標(biāo)是用訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集中隨機(jī)采樣的記錄計(jì)算的，完成訓(xùn)練后企業(yè)A也可以使用其他的數(shù)據(jù)集對(duì)同一個(gè)模型進(jìn)行多次的評(píng)估。單擊“發(fā)起評(píng)估”選擇訓(xùn)練參與方不同的數(shù)據(jù)集即可發(fā)起模型評(píng)估。 至此使用可信聯(lián)邦學(xué)習(xí)進(jìn)行聯(lián)邦建模的過程已經(jīng)完成，企業(yè)A已經(jīng)訓(xùn)練出了一個(gè)符合自己要求的算
發(fā)布斷點(diǎn)中間模型產(chǎn)物 如果三方模型支持?jǐn)帱c(diǎn)續(xù)訓(xùn)和Checkpoint模型發(fā)布，三方模型進(jìn)行微調(diào)后，單擊三方模型訓(xùn)練任務(wù)名稱，并進(jìn)入“訓(xùn)練結(jié)果”頁面，在“訓(xùn)練損失值”中單擊“編輯訓(xùn)練”，在Checkpoint輸出中即可看到CKPT產(chǎn)物信息。 單擊CKPT產(chǎn)物信息下方的“發(fā)布”即可進(jìn)
的需要對(duì)產(chǎn)品模型中的字段進(jìn)行修改和增刪；如果選擇自定義產(chǎn)品模型，則需要完整定義產(chǎn)品模型。 本節(jié)定義包含一個(gè)服務(wù)的產(chǎn)品模型為示例，該產(chǎn)品模型包含設(shè)備上報(bào)數(shù)據(jù)、下發(fā)命令、下發(fā)命令響應(yīng)等場(chǎng)景的服務(wù)和字段。 操作步驟 訪問設(shè)備接入服務(wù)，單擊“管理控制臺(tái)”進(jìn)入“設(shè)備接入”控制臺(tái)。選擇您的實(shí)例，單擊實(shí)例卡片進(jìn)入。
團(tuán)隊(duì)開發(fā)，基于Google 2011年開發(fā)的深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)架構(gòu)DistBelief構(gòu)建起來的。由于Google在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的巨大影響力和強(qiáng)大的推廣能力，TensorFlow一經(jīng)推出就獲得了極大的關(guān)注，并迅速成為如今用戶最多的深度學(xué)習(xí)框架。TensorFlow是一個(gè)非?；A(chǔ)的系統(tǒng)，因此也可以應(yīng)用于眾
答案是如果沒有激活函數(shù)，那么無論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)有多復(fù)雜，它都將退化為一個(gè)線性模型?，F(xiàn)實(shí)的回歸問題或者分類問題的決策邊界通常都是復(fù)雜且非線性的。這要求模型具有產(chǎn)生復(fù)雜的非線性決策邊界的能力，在這一點(diǎn)上激活函數(shù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中扮演了非常重要的角色，通常我們讓隱藏層的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)值都通過激活函數(shù)進(jìn)行變
度學(xué)習(xí)的歷史可以追溯到20世紀(jì)40年代。深度學(xué)習(xí)看似是一個(gè)全新的領(lǐng)域，只不過因?yàn)樵谀壳傲餍?span id="gr0kqjx" class='cur'>的前幾年它是相對(duì)冷門的，同時(shí)也因?yàn)樗毁x予了許多不同的名稱（其中大部分已經(jīng)不再使用），最近才成為眾所周知的“深度學(xué)習(xí)’’。這個(gè)領(lǐng)域已經(jīng)更換了很多名稱，它反映了不同的研究人員和不同觀點(diǎn)的影響。
組件學(xué)習(xí)組件學(xué)習(xí)不僅使用一個(gè)模型的知識(shí)，還使用多個(gè)模型的知識(shí)。人們相信，通過獨(dú)特的信息組合或輸入（包括靜態(tài)和動(dòng)態(tài)），深度學(xué)習(xí)可以比單一模式更深入地理解和表現(xiàn)。遷移學(xué)習(xí)是組件學(xué)習(xí)的一個(gè)非常明顯的例子?；谶@一思想，對(duì)類似問題預(yù)先訓(xùn)練的模型權(quán)重可用于對(duì)特定問題進(jìn)行微調(diào)。為了區(qū)分不同類
snet_v1_50/1/。當(dāng)導(dǎo)出模型的目錄下有多個(gè)版本號(hào)的模型時(shí)，如1，2，99，TF-Serving會(huì)自動(dòng)選取數(shù)字最大99的模型做預(yù)測(cè)，當(dāng)一個(gè)作業(yè)往該目錄下繼續(xù)輸出了模型100，TF-Serving預(yù)測(cè)服務(wù)不需要重啟，自動(dòng)切換到100的模型上。在MoXing中，mox.ExportSpec(
云生成的大模型，為其端到端仿真高效迭代提供強(qiáng)有力支撐。 文檔與學(xué)習(xí)成長 盤古大模型 盤古大模型 什么是盤古大模型 盤古多模態(tài)大模型能力與規(guī)格 用戶指南 如何調(diào)用盤古大模型API 查看全部 AI Gallery百模千態(tài)社區(qū) AI Gallery百模千態(tài)社區(qū) 優(yōu)質(zhì)昇騰云AI模型專區(qū) 幾行代碼自由部署AI應(yīng)用
2.6.2 模型類型Keras有兩種模型類型：序貫模型使用函數(shù)API創(chuàng)建的模型
繼續(xù)線性回歸模型，前面說了如何更新模型參數(shù)w，讓預(yù)測(cè)值接近于真實(shí)值?，F(xiàn)在我們來嘗試迭代多次，看看效果。 從w=0開始 ```python #w初始值給0 x,y=0.5,0.8 w=0;lr=0.5 #lr學(xué)習(xí)率=0.5 pred=x*w loss=((pred-y)**2)/2
曲線下面的面積，通常來說一個(gè)越好的分類器，AP值越高?！ AP是多個(gè)類別AP的平均值。這個(gè)mean的意思是對(duì)每個(gè)類的AP再求平均，得到的就是mAP的值，mAP的大小一定在[0,1]區(qū)間，越大越好。該指標(biāo)是目標(biāo)檢測(cè)算法中最重要的一個(gè)。 在正樣本非常少的情況下，PR表現(xiàn)的效果會(huì)更好。 5、
在選擇和使用盤古大模型時(shí)，了解不同模型所支持的操作行為至關(guān)重要。不同模型在預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、模型評(píng)測(cè)、在線推理和體驗(yàn)中心能力調(diào)測(cè)等方面的支持程度各不相同，開發(fā)者應(yīng)根據(jù)自身需求選擇合適的模型。以下是盤古NLP大模型支持的具體操作： 表2 盤古NLP大模型支持的能力清單 模型名稱 模型訓(xùn)練 微調(diào)
Keras 在本教程中，您將學(xué)習(xí)如何使用 Keras 和深度學(xué)習(xí)執(zhí)行回歸。 您將學(xué)習(xí)如何訓(xùn)練 Keras 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行回歸和連續(xù)值預(yù)測(cè)，特別是在房價(jià)預(yù)測(cè)的背景下。 今天的帖子開始了關(guān)于深度學(xué)習(xí)、回歸和連續(xù)值預(yù)測(cè)的 3 部分系列。 我們將在房價(jià)預(yù)測(cè)的背景下研究 Keras 回歸預(yù)測(cè)：
區(qū)別最大的部分，可以看作是特征學(xué)習(xí)過程。具體的，先用無標(biāo)定數(shù)據(jù)訓(xùn)練第一層，訓(xùn)練時(shí)先學(xué)習(xí)第一層的參數(shù)，這層可以看作是得到一個(gè)使得輸出和輸入差別最小的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱層，由于模型容量的限制以及稀疏性約束，使得得到的模型能夠學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)本身的結(jié)構(gòu)，從而得到比輸入更具有表示能力的特征；在學(xué)
法則面臨模型漂移的挑戰(zhàn)。為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)高效的深度學(xué)習(xí)，本文提出的Self-Tuning方法設(shè)計(jì)了一種新的“偽標(biāo)簽組對(duì)比”機(jī)制，將標(biāo)記和未標(biāo)記數(shù)據(jù)的探索與預(yù)訓(xùn)練模型的遷移統(tǒng)一起來。在多個(gè)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集中，Self-Tuning的性能取得大幅提升，例如，在標(biāo)簽比例為15%的Stanford
老師給了我們個(gè)任務(wù)，用mindSpore完成一個(gè)深度學(xué)習(xí)，求大佬指路，站內(nèi)有什么方便的教程。要求不能是花卉識(shí)別、手寫體數(shù)字識(shí)別、貓狗識(shí)別，因?yàn)檫@些按教程已經(jīng)做過了（然而我還是不會(huì)mindSpore）。盡量簡單，我們只要是個(gè)深度學(xué)習(xí)就能完成任務(wù)。
則請(qǐng)參考模型供應(yīng)商側(cè)的計(jì)費(fèi)規(guī)則。 圖1 平臺(tái)接入的供應(yīng)商模型服務(wù)使用流程 表1 平臺(tái)接入的供應(yīng)商模型服務(wù)使用流程詳解 序號(hào) 流程環(huán)節(jié) 說明 1 設(shè)置模型鑒權(quán) 調(diào)用平臺(tái)預(yù)置的模型服務(wù)前，需先進(jìn)行鑒權(quán)設(shè)置。具體操作請(qǐng)參考對(duì)預(yù)置的供應(yīng)商模型服務(wù)設(shè)置鑒權(quán)。 2 調(diào)測(cè)模型服務(wù) 模型調(diào)測(cè)是指
中，主要剪枝類如下圖所示。 剪枝原理是基于張量（Tensor）的掩碼（Mask）實(shí)現(xiàn)。掩碼是一個(gè)與張量形狀相同的布爾類型的張量，掩碼的值為 True 表示相應(yīng)位置的權(quán)重需要保留，掩碼的值為 False 表示相應(yīng)位置的權(quán)重可以被刪除。 Pytorch 將原始參數(shù) <param>
訓(xùn)練參數(shù)優(yōu)化 科學(xué)計(jì)算大模型的訓(xùn)練參數(shù)調(diào)優(yōu)可以考慮學(xué)習(xí)率參數(shù)，學(xué)習(xí)率（Learning Rate）是模型訓(xùn)練中最重要的超參數(shù)之一，它直接影響模型的收斂速度和最終性能： 學(xué)習(xí)率過高，會(huì)導(dǎo)致?lián)p失在訓(xùn)練初期快速下降，但隨后波動(dòng)較大，甚至出現(xiàn)NaN（梯度爆炸）的問題。 學(xué)習(xí)率過低，會(huì)導(dǎo)致?lián)p失下
