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如圖所示，可以停止notebook之后能夠接著訓(xùn)練這個(gè)終端嗎？
權(quán)重。自下上升的非監(jiān)督學(xué)習(xí)就是從底層開(kāi)始，一層一層地往頂層訓(xùn)練。采用無(wú)標(biāo)定數(shù)據(jù)（有標(biāo)定數(shù)據(jù)也可）分層訓(xùn)練各層參數(shù)，這一步可以看作是一個(gè)無(wú)監(jiān)督訓(xùn)練過(guò)程，這也是和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)別最大的部分，可以看作是特征學(xué)習(xí)過(guò)程。具體的，先用無(wú)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
重。 自下上升的非監(jiān)督學(xué)習(xí)就是從底層開(kāi)始，一層一層地往頂層訓(xùn)練。采用無(wú)標(biāo)定數(shù)據(jù)（有標(biāo)定數(shù)據(jù)也可）分層訓(xùn)練各層參數(shù)，這一步可以看作是一個(gè)無(wú)監(jiān)督訓(xùn)練過(guò)程，這也是和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)別最大的部分，可以看作是特征學(xué)習(xí)過(guò)程。具體的，先用無(wú)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
訓(xùn)練管理（舊版） 訓(xùn)練作業(yè) 訓(xùn)練作業(yè)參數(shù)配置 可視化作業(yè) 資源和引擎規(guī)格接口 作業(yè)狀態(tài)參考 父主題： 歷史API
保障用戶訓(xùn)練作業(yè)的長(zhǎng)穩(wěn)運(yùn)行 提供訓(xùn)練作業(yè)斷點(diǎn)續(xù)訓(xùn)與增量訓(xùn)練能力，即使訓(xùn)練因某些原因中斷，也可以基于checkpoint接續(xù)訓(xùn)練，保障需要長(zhǎng)時(shí)間訓(xùn)練的模型的穩(wěn)定性和可靠性，避免重新開(kāi)始訓(xùn)練耗費(fèi)的時(shí)間與計(jì)算成本 支持訓(xùn)練數(shù)據(jù)使用SFS Turbo文件系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)掛載，訓(xùn)練作業(yè)產(chǎn)生的
華為云AI高級(jí)訓(xùn)練營(yíng)落幕 城市專區(qū) 華為成都軟件開(kāi)發(fā)云創(chuàng)新中心 華為云AI高級(jí)訓(xùn)練營(yíng)落幕 華為云AI高級(jí)訓(xùn)練營(yíng)落幕 2020年7月14日，由華為技術(shù)有限公司主辦，華為成都軟件開(kāi)發(fā)云創(chuàng)新中心承辦的"DevRun開(kāi)發(fā)者沙龍華為云AI高級(jí)訓(xùn)練營(yíng)"成都站成功舉行，40余家成都本地人工智能
String 訓(xùn)練作業(yè)的id，可通過(guò)創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)生成的訓(xùn)練作業(yè)對(duì)象查詢，如"job_instance.job_id"，或從查詢訓(xùn)練作業(yè)列表的響應(yīng)中獲得。 表2 返回參數(shù)說(shuō)明 參數(shù) 參數(shù)類型 描述 kind String 訓(xùn)練作業(yè)類型。默認(rèn)使用job。 枚舉值： job：訓(xùn)練作業(yè) hetero_job：異構(gòu)作業(yè)
Object 會(huì)話對(duì)象，初始化方法請(qǐng)參考Session鑒權(quán)。 job_id 是 String 訓(xùn)練作業(yè)的id，可通過(guò)創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)生成的訓(xùn)練作業(yè)對(duì)象查詢，如"job_instance.job_id"，或從查詢訓(xùn)練作業(yè)列表的響應(yīng)中獲得。 表2 get_job_log請(qǐng)求參數(shù)說(shuō)明 參數(shù) 是否必選 參數(shù)類型
訓(xùn)練管理 訓(xùn)練作業(yè) 資源和引擎規(guī)格接口
安全，這超出了本章的范圍。然而，它們?cè)谡齽t化的背景下很有意思，因?yàn)槲覀兛梢酝ㄟ^(guò)對(duì)抗訓(xùn)練（adversarial training）減少原有獨(dú)立同分布的測(cè)試集的錯(cuò)誤率——在對(duì)抗擾動(dòng)的訓(xùn)練集樣本上訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò) (Szegedy et al., 2014b; Goodfellow et al
安全，這超出了本章的范圍。然而，它們?cè)谡齽t化的背景下很有意思，因?yàn)槲覀兛梢酝ㄟ^(guò)對(duì)抗訓(xùn)練（adversarial training）減少原有獨(dú)立同分布的測(cè)試集的錯(cuò)誤率——在對(duì)抗擾動(dòng)的訓(xùn)練集樣本上訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò) (Szegedy et al., 2014b; Goodfellow et al
創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 功能介紹 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)接口用于在ModelArts平臺(tái)上啟動(dòng)新的訓(xùn)練任務(wù)。 該接口適用于以下場(chǎng)景：當(dāng)用戶需要基于特定的數(shù)據(jù)集和算法模型進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練時(shí)，可以通過(guò)此接口創(chuàng)建并配置訓(xùn)練作業(yè)。使用該接口的前提條件是用戶已上傳數(shù)據(jù)集和模型代碼至ModelArts平臺(tái)，并具
h框架創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)。 訓(xùn)練作業(yè)進(jìn)階功能 ModelArts Standard還支持以下訓(xùn)練進(jìn)階功能，例如： 增量訓(xùn)練 分布式訓(xùn)練 訓(xùn)練加速 訓(xùn)練高可靠性 查看訓(xùn)練結(jié)果和日志 查看訓(xùn)練作業(yè)詳情 訓(xùn)練作業(yè)運(yùn)行中或運(yùn)行結(jié)束后，可以在訓(xùn)練作業(yè)詳情頁(yè)面查看訓(xùn)練作業(yè)的參數(shù)設(shè)置，訓(xùn)練作業(yè)事件等。
述代碼，可能無(wú)法正常訓(xùn)練，訓(xùn)練時(shí)將一直卡在下圖界面，原本我并沒(méi)有用moxing接口，因?yàn)楣倬W(wǎng)上說(shuō)是新版本無(wú)需通過(guò)moxing接口書(shū)寫(xiě)下載數(shù)據(jù)、回傳數(shù)據(jù)的代碼，但是不做任何修改直接運(yùn)行將會(huì)卡在這里，原因可能是沒(méi)讀取對(duì)數(shù)據(jù)集所在的位置，添加了上述代碼就可以正常訓(xùn)練，當(dāng)然官方文檔中還介
調(diào)整參數(shù)和超參數(shù)。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中：學(xué)習(xí)率、學(xué)習(xí)衰減率、隱藏層數(shù)、隱藏層的單元數(shù)、Adam優(yōu)化算法中的β1和β2參數(shù)、batch_size數(shù)值等。 其他算法中：隨機(jī)森林的樹(shù)數(shù)量，k-means中的cluster數(shù)，正則化參數(shù)λ等。 增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)作用不大。 欠擬合一般是因?yàn)槟Ｐ偷?span id="g00uaw4" class='cur'>學(xué)習(xí)能力不足，一味地增加數(shù)據(jù)，訓(xùn)練效果并不明顯。
管理已暫停隊(duì)列 前提條件 任務(wù)列表中存在正在暫停的任務(wù)。 操作步驟 登錄OBS Browser+。 在頁(yè)面左邊的“任務(wù)管理”。 “任務(wù)管理”窗口單擊“已暫停”按鈕。 圖1 已暫停隊(duì)列列表 可選: 選擇對(duì)單個(gè)任務(wù)或者多個(gè)任務(wù)單擊“運(yùn)行”按鈕，運(yùn)行后的任務(wù)會(huì)出現(xiàn)在“運(yùn)行”或“待定”任務(wù)隊(duì)列。
decomposition）是解釋學(xué)習(xí)算法泛化性能的一種重要工具。 泛化誤差可分解為偏差、方差與噪聲，泛化性能是由學(xué)習(xí)算法的能力、數(shù)據(jù)的充分性以及學(xué)習(xí)任務(wù)本身的難度所共同決定的。 偏差：度量了學(xué)習(xí)算法的期望預(yù)測(cè)與真實(shí)結(jié)果的偏離程度，即刻畫(huà)了學(xué)習(xí)算法本身的擬合能力 方差：度量了同樣大小的訓(xùn)練集的變動(dòng)所導(dǎo)
分布式訓(xùn)練功能介紹 分布式訓(xùn)練 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(guò)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(guò)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
暫停同步任務(wù) DRS提供對(duì)實(shí)時(shí)同步中的任務(wù)進(jìn)行暫停功能。目前支持暫停的同步鏈路可參考支持暫停的鏈路。 前提條件 已登錄數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù)控制臺(tái)。 暫停任務(wù) 在“實(shí)時(shí)同步管理”頁(yè)面的同步列表中，選擇要暫停的任務(wù)，單擊“操作 > 暫停”。 在彈出的“暫停任務(wù)”對(duì)話框中，選擇“暫停日志抓取”后，單擊“是”。
2023數(shù)字中國(guó)創(chuàng)新大賽 數(shù)字城市設(shè)計(jì)賽道發(fā)布 城市專區(qū) 華為云福州創(chuàng)新中心 鯤鵬賽道訓(xùn)練營(yíng)啟動(dòng)儀式 2023數(shù)字中國(guó)創(chuàng)新大賽·數(shù)字城市設(shè)計(jì)賽道正式發(fā)布 新時(shí)代·新要求 當(dāng)下，“數(shù)字城市”的概念正在中國(guó)大地上迅速普及，全國(guó)各地在打造城市管理頂層架構(gòu)、創(chuàng)新規(guī)劃建設(shè)模式、加速技術(shù)和應(yīng)用融合等方面進(jìn)行著積極地探索與實(shí)踐。
