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【mindspore】【dropout2d】模型训练loss震荡不收敛
【功能模块】mindspore.ops.Dropout2D()【操作步骤&问题现象】使用mindspore.ops.Dropout2D()模型训练时loss值不下降（loss值一直保持和随机初始化的结果接近），使用nn.Dropout()则正常下降【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）
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模型训练 - AI开发平台ModelArts
度最高的版本进行再训练，可以加快模型收敛速度，提高训练精度。 无 最大训练时长（分钟） 即最大训练时长，在该时长内若训练还未完成，则保存模型停止训练。为防止模型未收敛就退出，建议使用较大值。输入值取值范围为6~6000。建议适当延长训练时间，2000张图片的训练集建议选择运行1小时以上。
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超过最大递归深度导致训练作业失败 - AI开发平台ModelArts
超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错： RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度，导致训练失败。 处理方法
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如何基于ModelArts实现最快最普惠的深度学习训练？
随着过去几年的发展，以ResNet50为代表的CNN模型已经成为了深度学习在计算机视觉方面最常用的模型之一。然而深度学习模型的训练通常非常慢，例如，如果用1块P100的GPU训练一个ResNet50需要1周时间（假如训练90个Epoch）。在工业界，我们都追求极致的训练速度，以便进行快速的产品迭代。
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深度学习之对抗训练
安全，这超出了本章的范围。然而，它们在正则化的背景下很有意思，因为我们可以通过对抗训练（adversarial training）减少原有独立同分布的测试集的错误率——在对抗扰动的训练集样本上训练网络 (Szegedy et al., 2014b; Goodfellow et al
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深度学习之对抗训练
安全，这超出了本章的范围。然而，它们在正则化的背景下很有意思，因为我们可以通过对抗训练（adversarial training）减少原有独立同分布的测试集的错误率——在对抗扰动的训练集样本上训练网络 (Szegedy et al., 2014b; Goodfellow et al
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神经网络的训练过程、常见的训练算法、如何避免过拟合
神经网络的训练是深度学习中的核心问题之一。神经网络的训练过程是指通过输入训练数据，不断调整神经网络的参数，使其输出结果更加接近于实际值的过程。本文将介绍神经网络的训练过程、常见的训练算法以及如何避免过拟合等问题。 神经网络的训练过程 神经网络的训练过程通常包括以下几个步骤：
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模型训练 - AI开发平台ModelArts
同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的AI应用一个版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行部署上线的操作。 评估结果说明 根据训练数据类的不同评估结果会包含不同的指标。 离散值评估结果 包含评估指
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自动学习训练作业失败 - AI开发平台ModelArts
低于10%）。训练数据的csv文件不能包含表头，否则会导致训练失败。当前由于特征筛选算法限制，标签列建议放在数据集最后一列，否则可能导致训练失败。 由于ModelArts会自动对数据进行一些过滤，过滤后再启动训练作业。当预处理后的数据不满足训练要求时，也会导致训练作业运行失败。 对于数据集中列的过滤策略如下所示：
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模型训练 - AI开发平台ModelArts
“训练设置”对话框中，选择训练使用的“计算规格”，单击“下一步”进入配置页，确认规格后单击“提交”开始模型训练。 预测分析类型的自动学习，只支持使用“自动学习专用实例CPU（8U）”训练模型。 训练时间相对较长，建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面，系统仍然在执行训练操作。 图1
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