本文由AI智能模型生成，在自有数据的基础上，训练NLP文本生成模型，根据标题生成内容，适配到模板。内容仅供参考，不对其准确性、真实性等作任何形式的保证，如果有任何问题或意见，请联系contentedit@huawei.com或点击右侧用户帮助进行反馈。我们原则上将于收到您的反馈后的5个工作日内做出答复或反馈处理结果。
猜你喜欢：深度学习中正负样本，即当表现形式是非常重要的，而待提取图片是无意义的。由于训练数据集没有明确线性特性的问题，单个样本都被标识为训练集或者模型，导致训练作业的输入特征。由于训练过程需要准备自定义全流程，因此，使用ModelArts提供的预置算法实现。功能介绍支持两种预置算法，“正则项”和“离散”。例如“nearning_rate”，其中n为正态分布(离散点)，代表全网数据，仅保留小样本量，不保留小数据。训练数据集只支持基于训练的数据集进行选择。训练数据来源数据上传的方式有两种：本地上传、上传文件、准备训练数据。更多标题相关内容，可点击查看
猜您想看：数据集从ModelArts数据管理中选择可用的数据集及其版本。“选择数据集”：从下拉框中选择ModelArts系统中已发布的数据集。当ModelArts无可用数据集时，此下拉框为空。数据来源：从OBS桶中选择训练数据。在“数据存储位置”右侧，单击“选择”，从弹出的对话框中，选择数据存储的OBS桶及其文件夹。训练输出位置-选择训练结果的存储位置。说明：为避免出现错误，建议选择一个空目录用作“训练输出位置”。更多标题相关内容，可点击查看
智能推荐：请勿将数据集存储的目录作为训练输出位置。环境变量-请根据您的镜像文件，添加环境变量，此参数为可选。单击“增加环境变量”可增加多个变量参数。作业日志路径-选择作业运行中产生的日志文件存储路径。选择用于训练作业的资源。训练作业支持选择“公共资源池”和“专属资源池”。公共资源池又可以选择CPU或GPU两种类型，不同类型的资源池，其收费标准不同，详情请参见价格详情说明。更多标题相关内容，可点击查看
