本文由AI智能模型生成，在自有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，訓(xùn)練NLP文本生成模型，根據(jù)標(biāo)題生成內(nèi)容，適配到模板。內(nèi)容僅供參考，不對其準(zhǔn)確性、真實(shí)性等作任何形式的保證，如果有任何問題或意見，請聯(lián)系contentedit@huawei.com或點(diǎn)擊右側(cè)用戶幫助進(jìn)行反饋。我們原則上將于收到您的反饋后的5個工作日內(nèi)做出答復(fù)或反饋處理結(jié)果。
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AI智能猜您想看：理論學(xué)習(xí)的深度還不夠階新的開發(fā)和訓(xùn)練的模型，需要對模型進(jìn)行優(yōu)化，降低訓(xùn)練時間，讓改善開發(fā)效率。學(xué)習(xí)率：優(yōu)化算法的參數(shù)，是指重點(diǎn)關(guān)注數(shù)值、學(xué)習(xí)步長和學(xué)習(xí)的參數(shù)設(shè)置。學(xué)習(xí)率：優(yōu)化算法的參數(shù)，決定優(yōu)化器在最優(yōu)方向上前進(jìn)步長的參數(shù)。初始梯度累加和：梯度累加和用來調(diào)整學(xué)習(xí)步長。ftrl：FollowTheRegularizedLeader適用于處理超大規(guī)模數(shù)據(jù)的，含大量稀疏特征的在線學(xué)習(xí)的常見優(yōu)化算法。
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若不是您在找的內(nèi)容，您可以點(diǎn)擊此處查看更多AI智能猜您想看：batch：則僅針對當(dāng)前批數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的參數(shù)計算說明：batch模式計算速度快于full模式。隱向量長度分解后的表示特征的向量的長度。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)與每一層的神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)個數(shù)。激活函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的激活函數(shù)，將一個(或一組)神經(jīng)元的值映射為一個輸出值。relutanhsigmoid神經(jīng)元值保留概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前向傳播過程中以該概率保留神經(jīng)元的值。保存根路徑單擊選擇訓(xùn)練結(jié)果在OBS中的保存根路徑，訓(xùn)練完成后，會將模型和日志文件保存在該路徑下。
若不是您在找的內(nèi)容，您可以點(diǎn)擊此處查看更多【版權(quán)聲明】華為云AI智能寫作文章所提供的材料和信息，包括但不限于文本、圖片、數(shù)據(jù)、觀點(diǎn)、建議、網(wǎng)頁或鏈接，雖然華為云力圖在智能文章里提供準(zhǔn)確的材料和信息，但由于AI寫作的局限性，華為云并不保證這些材料和內(nèi)容的準(zhǔn)確、完整、充分和可靠性，并且明確聲明不對這些材料和內(nèi)容的錯誤或遺漏承擔(dān)責(zé)任，也不對這些材料和內(nèi)容作出任何明示或默示的、包括但不限于有關(guān)所有權(quán)擔(dān)保、沒有侵犯第三方權(quán)利、質(zhì)量和沒有計算機(jī)病毒的保證。
