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提交训练任务后，如果想看output目录下的结果，如果使用WebIDE，点击左边NAIE图标 -> Job Explorer -> 对应任务的output目录。如果使用编辑器，点击最左边的3个图标最后一个，如下图红框处，即“任务目录”，点开对应的训练的任务就可以看到每
组件学习组件学习不仅使用一个模型的知识，还使用多个模型的知识。人们相信，通过独特的信息组合或输入（包括静态和动态），深度学习可以比单一模式更深入地理解和表现。迁移学习是组件学习的一个非常明显的例子。基于这一思想，对类似问题预先训练的模型权重可用于对特定问题进行微调。为了区分不同类
【功能模块】在自动学习中，只能设置训练时长的参数，如果设置了一个训练时间，引擎会不会在检测到准确率下降后自动停止训练呢？【操作步骤&问题现象】1、2、【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）
是说，相比于传统机器学习算法需要提供人工定义的特征，深度学习可以自己学习如何提取特征。因此，相比于传统的机器学习算法，深度学习并不依赖复杂且耗时的手动特征工程。深度学习中的“深度”体现在将数据转换为所需要数据的层数之深。给定模型进行数据输入，可以将描述模型如何得到输出的流程图中的
Jerry之前的两篇文章介绍了如何通过Restful API的方式，消费SAP Leonardo上预先训练好的机器学习模型： 如何在Web应用里消费SAP Leonardo的机器学习API 部署在SAP Cloud Platform CloudFoundry环境的应用如何消费 当时Jerry提到，Product
石油炼化行业是一个高风险的行业，炼油过程中存在着多种潜在的安全隐患。为了保证生产过程的安全性和稳定性，石油炼化企业需要采取有效的安全控制措施。近年来，深度学习技术的快速发展为石油炼化过程的安全控制提供了新的思路和方法。本文将探索基于深度学习的石油炼化过程安全控制的应用和潜力。 基于深度学习的石油炼化过程安全控制
这一领域的开发获得了高速发展。深度学习模型在规模上不断扩大，越来越先进， 目前呈指数级增长。令大多数人意想不到的是：这意味着能源消耗正在随之增加。" 一次深度学习训练 =126 个丹麦家庭的年度能源消耗 深度学习训练是数学模型识别大型数据集中的模式的过程。这是一个能源密集型的过程，需要电力密集型专用硬件，每天
小学习速度快慢使用时间点刚开始训练时一定轮数过后副作用1.易损失值爆炸；2.易振荡。1.易过拟合；2.收敛速度慢。 学习率设置 在训练过程中，一般根据训练轮数设置动态变化的学习率。 刚开始训练时：学习率以 0.01 ~ 0.001 为宜。一定轮数过后：逐渐减缓。接近训练结束：学习速率的衰减应该在100倍以上。
怎么判断训练好的模型是什么引擎呢
成分学习 成分学习不仅使用一个模型的知识，而且使用多个模型的知识。人们相信，通过独特的信息组合或投入（包括静态和动态的），深度学习可以比单一的模型在理解和性能上不断深入。 迁移学习是一个非常明显的成分学习的例子， 基于这样的一个想法， 在相似问题上预训练的模型权重可以
MindInsight调试器是为MindSpore图模式训练提供的调试工具，对于图模式训练过程中遇到的loss异常问题，可以用调试器查看计算过程中的中间节点值。调试器还提供了一些常见的异常现象检查规则，可以自动发现计算过程中的异常节点。在训练时遇到loss为0，nan，inf等异常值的问题，不妨尝试用调试器来定位问题。
复杂多变。深度学习中的深度主要就是来描述神经网络中层的数量，目前神经网络可以达到成百上千层，整个网络的参数量从万到亿不等，所以深度学习并不是非常深奥的概念，其本质上就是神经网络。神经网络并不是最近几年才有的概念，早在20世纪中期就已经有人提出了神经网络，那么既然深度学习是基于神经
【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）
有趣的是，二十一世纪初，连接主义学习又卷上重来，掀起了以 “深度学习”为名的热潮．所谓深度学习，狭义地说就是 “很多层 ＂ 的神经网络．在若干测试和竞赛上，尤其是涉及语音、 图像等复杂对象的应用中，深度学习技术取得了优越性能以往机器学习技术在应用中要取得好性能，对使用者的要求较高；而深度学习技术涉及的模型复杂度非常高，以至千只要下工夫
例如，正在接受计算机视觉培训的深度学习系统可能会首先学会识别出现在图像中的物体边缘。这些信息被传送到下一层，可能会学习识别角落或其他特征。它一遍又一遍地经历同样的过程，直到系统最终开发识别物体甚至识别人脸的能力。 大多数深度学习系统都依赖于称为深度神经网络(DNN)的一种计算机体
前言 训练模型表示通过有标签样本学习模型中所有权重w和偏差b的最优值。在监督学习中，机器学习算法通过以下方式构建模型：检查多个样本并尝试找出可最大限度地减少模型的损失；这一过程称为经验风险最小化。 损失是对糟糕预测的惩罚；损失是之歌数值，表示对个单个样本而言模型预测的准确程度。
这种学习范式试图跨越监督学习和非监督学习之间的界限。由于缺少标签数据和收集标签数据集的高成本，它通常用于业务环境中。从本质上讲，混合学习就是这个问题的答案。我们如何使用监督学习方法来解决或联系非监督学习问题？例如，半监督学习在机器学习领域正变得越来越流行，因为它可以很好地处理
layer)，以此类推。链的全长称为模型的深度 (depth)。正是因为这个术语才出现了 ‘‘深度学习’’ 这个名字。前馈网络的最后一层被称为输出层 (output layer)。在神经网络训练的过程中，我们让 f(x) 去匹配 f∗(x) 的值。训练数据为我们提供了在不同训练点上取值的、含有噪声的
0025的位置。（梯度是固定的，还是每走一步都会变的呢？）个人认为好的学习率，不应该是一个固定值，而应该是先大后小。也就是先大步快速的到达底部附近，再小步寻找最底部。学习率是学习开始之前就设置的，叫超参数，这个是和参数不同的，参数是学习过程中学到的。这里x轴是权重值w，y轴是损失。应该说这是一个
p; 迁移学习：将原训练集学习到的知识迁移到目标训练集上 微调：迁移学习中的技术 &
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