组合模型与深度学习

深度学习是人工智能领域的一个概念，和传统的学习相比，深度学习强调学习的深度，揭示内部规律。深度学习是什么概念？深度学习算法有哪些？很多人对此都不理解，下面小编就来给大家详细介绍下吧。　一、深度学习是什么概念？深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最

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平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。 ModelArts是面向开发者的一站式AI平台，为机器学习和深度学习提供数据处理、智能标注、模型构建、模

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Inference 强化学习 天筹求解器 盘古大模型 模型优化 入门&案例 资源&学习 活动&定价 生态合作 概览 AI Gallery ModelArts Pro IDE Inference 强化学习 天筹求解器 盘古大模型 模型优化 入门&案例 资源&学习 活动&定价 生态合作

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能够基于本文档中的样例，扩展进行其它Scope融合规则的开发。 掌握以下经验和技能可以更好地理解本文档： 具备C++程序开发能力。 对机器学习、深度学习有一定的了解。

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项目实习生 深度学习模型优化 深度学习模型优化 领域方向：人工智能 工作地点： 深圳 深度学习模型优化 人工智能 深圳 项目简介 为AI类应用深度学习模型研发优化技术，包括神经网络结构设计，NAS搜索算法，训练算法优化，AI模型编译优化等。 岗位职责 负责调研深度学习模型优化技术业

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能够基于本文档中的样例，扩展进行其它Scope融合规则的开发。 掌握以下经验和技能可以更好地理解本文档： 具备C++程序开发能力。 对机器学习、深度学习有一定的了解。

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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普通用户 以普通用户登录Atlas深度学习组件。 依次单击“模型管理 > 模型转换”，进入模型转换页面。 查看模型转换任务列表。 可以查看自己的模型转换任务信息，包括任务名称、PB模型名称、状态、任务类型、OM模型名称和创建时间。 单击目标任务名称，可查看该任务详细信息。 选择“

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操作步骤 以普通用户登录Atlas深度学习组件。 依次单击“模型管理 > OM模型”，进入OM模型页面。 单击目标模型后的“删除”。 弹出操作确认对话框。 单击“确定”。 父主题： OM模型

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操作步骤 以普通用户登录Atlas深度学习组件。 依次单击“模型管理 > 模型转换”，进入模型转换页面。 单击目标模型后的“删除”。 弹出操作确认对话框。 单击“确定”。 父主题： 模型转换

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报告指出，2018年以来，华为云积极升级预测分析和机器学习解决方案，不仅提供AI开发平台ModelArts用于机器学习模型训练和推理，同时集成了开源深度学习框架MindSpore，以及Ascend产品组合。此外，华为云还为用户提供云上和边缘设备上一致的模型开发和部署体验。 报告同时指出：用户反馈

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超参数优化 在机器学习、深度学习中，有两类参数，一类需要从数据中学习和估计得到，称为模型参数（Parameter）；另一类需要人为设定，称为超参数（Hyperparameter），例如学习率、正则化系数等。 超参数优化，HPO（Hyperparameter Optimizatio

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知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过

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学习向导 针对新手 快速入门 ATC简介 初级功能 本章节以ATC工具支持的所有框架网络模型为例，简单介绍如何进行基础功能的模型转换。 介绍ATC工具功能架构、运行流程以及关键概念。 简单介绍其他功能点场景下，比如将模型转成json文件，离线模型支持动态batch，动态分辨率等场

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进行模型训练，生成模型包。此联邦学习模型包可以导入至联邦学习部署服务，作为联邦学习实例的基础模型包。 新建训练服务：调用已归档的模型包，对新的数据集进行训练，得到训练结果。 新建超参优化服务：通过训练结果对比，为已创建的训练工程选择一组最优超参组合。 系统还支持打包训练模型，用于

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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只有任务状态为“完成”时，才支持“保存”操作。 操作步骤 以普通用户登录Atlas深度学习组件。 单击“模型训练”，进入模型训练页面。 单击目标训练任务后的“保存模型”。 设置模型信息。 表1 模型信息 参数名称 参数说明 模型名称 1～64个字符，不能包含“<”和“>”。 描述 0～256个字符，不能包含“<”和“>”。

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供给用户，用户通过实时访问和调用API获取图像搜索结果，帮助用户在图像库中进行相同或相似图像搜索。 产品优势 搜索精度高 基于深度学习算法和图像识别技术，搜索精度高。 海量图像搜索 大规模搜索引擎支持亿级别图像搜索，秒级响应。 可定制化 提供定制化的场景搜索服务，使得搜索结果更准确。

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低用于模型训练的数据准备阶段的时间和成本，优化的机器学习和深度学习框架，专属CPU资源池应对海量集群；支持多机多卡，训练和推理速度遥遥领先 自动学习：根据用户标注数据，可自动化模型设计、参数调优、模型训练、模型压缩和模型部署 自动标注：基于主动学习和高价值场景的预标注模型，提供智

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Management） 模型训练服务的算法管理菜单，支持创建如下类型的算法工程： 模型训练工程：支持新建模型训练工程，用于编辑、调试、运行代码，并训练生成模型等。 联邦学习工程：支持编辑、调试、运行代码，训练生成模型等操作。训练生成的联邦学习模型包可以导入至联邦学习部署服务，作为联邦学习实例的基础模型包。

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tensorflow-cpu减小磁盘占用，并加快安装速度。 鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CloudIDE、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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法。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.1。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数：叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数：叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。

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通过HiLens平台部署到设备上运行和管理。 开发流程 数据预处理和模型训练 用户在华为云ModelArts平台或线下，进行数据预处理、算法开发和模型训练，得到模型后，根据需要部署的设备芯片类型，完成对应的模型转换。 AI应用开发 开发者可以选择基于ModelBox框架进行推理阶

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模型训练 模型训练中除了数据和算法外，开发者花了大量时间在模型参数设计上。模型训练的参数直接影响模型的精度以及模型收敛时间，参数的选择极大依赖于开发者的经验，参数选择不当会导致模型精度无法达到预期结果，或者模型训练时间大大增加。 为了降低开发者的专业要求，提升开发者模型训练的开发

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学习向导 针对新手 快速入门 ATC简介 初级功能 本章节以ATC工具支持的所有框架网络模型为例，简单介绍如何进行基础功能的模型转换。 介绍ATC工具功能架构、运行流程以及关键概念。 简单介绍其他功能点场景下，比如将模型转成json文件，离线模型支持动态batch，动态分辨率等场

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学习向导 针对新手 快速入门 基础知识 初级功能 本章节以ATC工具支持的所有框架网络模型为例，简单介绍如何进行基础功能的模型转换。 介绍ATC工具功能架构、运行流程以及关键概念。 简单介绍其他功能点场景下，比如将模型转成json文件，离线模型支持动态batch，动态分辨率等场景

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支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信联盟； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如MRS, DLI, RDS, Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架(TICS，TensorFlow)的联邦计算； 支持

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