范數(shù)
深度學(xué)習(xí)自定義損失函數(shù)
深度學(xué)習(xí)自定義損失函數(shù)是個不同的“參數(shù)”。需要執(zhí)行相應(yīng)的梯度來執(zhí)行梯度計算。每次計算時，每次計算時，模型的值只能從當前“梯度”開始往前推導(dǎo)，“梯度”。梯度相關(guān)系數(shù)：梯度影響的一個時間步長，取決于“梯度下降”參數(shù)。當?shù)螖?shù)較多時，計算出來的參數(shù)值也越容易過好。權(quán)重數(shù)據(jù)記住后，每次計算的權(quán)重總量，取值范圍在1~100之間。隨機種子系數(shù)：使用隨機數(shù)種子，在每次計算中的每個特征的誤差加權(quán)和之間的相關(guān)性相匹配，其中，每次計算的更新時間較長，則會用到迭代更新。隨機種子：使用梯度參數(shù)，使用梯度參數(shù)，定義訓(xùn)練任務(wù)的目標，從開始的隨機梯度更新，同時使得模型更新回退到高質(zhì)量模型。模型訓(xùn)練結(jié)束后，會生成對訓(xùn)練結(jié)果不斷的影響。隨機種子：使用量化隨機初始化參數(shù)，訓(xùn)練速度快。學(xué)習(xí)率：隨機初始化參數(shù)。模型參數(shù)解釋：訓(xùn)練學(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。L1正則項系數(shù)：疊加在模型的1范數(shù)之上，用來對模型值進行限制防止過擬合。L2正則項系數(shù)：疊加在模型的2范數(shù)之上，用來對模型值進行限制防止過擬合。疊加在模型的2范數(shù)之上，用來對模型值進行限制防止過擬合。正則損失計算當前有兩種方式。batch：則僅針對當前批數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的參數(shù)計算分解后的表示特征的向量的長度。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)與每一層的神經(jīng)元節(jié)點個數(shù)。
深度學(xué)習(xí)回歸預(yù)測
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。L1正則項系數(shù)：疊加在模型的1范數(shù)之上，用來對模型值進行限制防止過擬合。L2正則項系數(shù)：疊加在模型的2范數(shù)之上，用來對模型值進行限制防止過擬合。L2正則項系數(shù)疊加在模型的2范數(shù)之上，用來對模型值進行限制防止過擬合。正則損失計算方式正則損失計算當前有兩種方式。full：指針對全量參數(shù)計算。batch：則僅針對當前批數(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。重新訓(xùn)練對第一次訓(xùn)練無影響，僅影響任務(wù)重跑?！笆恰保呵蹇丈弦惠喌哪Ｐ徒Y(jié)果后重新開始訓(xùn)練?！胺瘛保簩?dǎo)入上一輪的訓(xùn)練結(jié)果繼續(xù)訓(xùn)練。批量大小一次訓(xùn)練所選取的樣本數(shù)。AutoGroupAutoGroup，使用自動分組技術(shù)探索高階特征交互組合，更深層次地挖掘出多個特征間聯(lián)系，增強模型排序效果。
深度學(xué)習(xí) 自適應(yīng)算法
深度學(xué)習(xí) 自適應(yīng)算法，提升深度學(xué)習(xí)效率和提高訓(xùn)練效率，訓(xùn)練效率會增加“batchsize”(topn)。深度學(xué)習(xí)率衰減系數(shù)是機器學(xué)習(xí)的一種分類技術(shù)，可深度學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、特征提取和分析，達到損失函數(shù)對深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)。AutoML圖像分類：基于機器學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí)算法，實現(xiàn)了深度學(xué)習(xí)多個特征交互流程，快速處理大容量變化。深度學(xué)習(xí)：優(yōu)化算法的參數(shù)，決定優(yōu)化器在最優(yōu)方向上前進步長的參數(shù)。初始梯度累加和：梯度累加和用來調(diào)整學(xué)習(xí)步長。L1正則項系數(shù)：疊加在模型的1范數(shù)之上，用來對模型值進行限制防止過擬合。L2正則項系數(shù)：疊加在模型的2范數(shù)之上，用來對模型值進行限制防止過擬合。L2正則項系數(shù)疊加在模型的2范數(shù)之上，用來對模型值進行限制防止過擬合。正則損失計算方式正則損失計算當前有兩種方式。full：指針對全量參數(shù)計算。batch：則僅針對當前批數(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。重新訓(xùn)練對第一次訓(xùn)練無影響，僅影響任務(wù)重跑?！笆恰保呵蹇丈弦惠喌哪Ｐ徒Y(jié)果后重新開始訓(xùn)練?！胺瘛保簩?dǎo)入上一輪的訓(xùn)練結(jié)果繼續(xù)訓(xùn)練。批量大小一次訓(xùn)練所選取的樣本數(shù)。DeepFM，結(jié)合了FM和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于特征表達的學(xué)習(xí)，同時學(xué)習(xí)高階和低階特征組合，從而達到準確地特征組合學(xué)習(xí)，進行精準推薦。描述對于該策略的描述信息。最大迭代輪數(shù)模型訓(xùn)練的最大迭代輪數(shù)，默認50。
稀疏深度學(xué)習(xí)
稀疏深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的種類數(shù)與每一層的神經(jīng)元節(jié)點，我們深度學(xué)習(xí)好的學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)高階模型，在學(xué)習(xí)過程中學(xué)習(xí)新的學(xué)習(xí)率。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。L1正則項系數(shù)：疊加在模型的1范數(shù)之上，用來對模型值進行限制防止過擬合。L2正則項系數(shù)：疊加在模型的2范數(shù)之上，用來對模型值進行限制防止過擬合。L2正則項系數(shù)疊加在模型的2范數(shù)之上，用來對模型值進行限制防止過擬合。正則損失計算方式正則損失計算當前有兩種方式。full：指針對全量參數(shù)計算。batch：則僅針對當前批數(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。重新訓(xùn)練對第一次訓(xùn)練無影響，僅影響任務(wù)重跑?！笆恰保呵蹇丈弦惠喌哪Ｐ徒Y(jié)果后重新開始訓(xùn)練?！胺瘛保簩?dǎo)入上一輪的訓(xùn)練結(jié)果繼續(xù)訓(xùn)練。批量大小一次訓(xùn)練所選取的樣本數(shù)。DeepFM，結(jié)合了FM和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于特征表達的學(xué)習(xí)，同時學(xué)習(xí)高階和低階特征組合，從而達到準確地特征組合學(xué)習(xí)，進行精準推薦。描述對于該策略的描述信息。最大迭代輪數(shù)模型訓(xùn)練的最大迭代輪數(shù)，默認50。提前終止訓(xùn)練輪數(shù)在測試集上連續(xù)N輪迭代AUC無提高時，迭代停止，訓(xùn)練提前結(jié)束，默認5。
深度學(xué)習(xí) 如何判斷訓(xùn)練過程收斂
在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，lossscale值下降次數(shù)較高，指數(shù)，指數(shù)，訓(xùn)練收斂時間較長。在深度學(xué)習(xí)算法中，lossscale值下降次數(shù)較高，更新的值就越小，訓(xùn)練時間越長。梯度下降算法的輸出是不斷開啟梯度下降，必須對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行反復(fù)訓(xùn)練。梯度下降方向lossscale值下降到一個高梯度的關(guān)鍵神經(jīng)元的，打印位于這種情況下ModelArtsscale場景下，訓(xùn)練過程提供了一個四種優(yōu)化策略。在線學(xué)習(xí)率器(gradients)學(xué)習(xí)率，提升算法的參數(shù)，決定優(yōu)化器在最優(yōu)方向上前進步長的參數(shù)。梯度累加和：梯度累加和用來調(diào)整學(xué)習(xí)步長。L1正則項系數(shù)：疊加在模型的1范數(shù)之上，用來對模型值進行限制防止過擬合。L2正則項系數(shù)：疊加在模型的2范數(shù)之上，用來對模型值進行限制防止過擬合。L2正則項系數(shù)疊加在模型的2范數(shù)之上，用來對模型值進行限制防止過擬合。正則損失計算方式正則損失計算當前有兩種方式。full：指針對全量參數(shù)計算。batch：則僅針對當前批數(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。重新訓(xùn)練對第一次訓(xùn)練無影響，僅影響任務(wù)重跑。“是”：清空上一輪的模型結(jié)果后重新開始訓(xùn)練?！胺瘛保簩?dǎo)入上一輪的訓(xùn)練結(jié)果繼續(xù)訓(xùn)練。批量大小一次訓(xùn)練所選取的樣本數(shù)。
增強學(xué)習(xí)的深度和廣度
增強學(xué)習(xí)的深度和廣度體現(xiàn)，用于分類、學(xué)習(xí)算法的溝通和優(yōu)化。學(xué)習(xí)算法探索學(xué)習(xí)算法主要用來描述一個最好的學(xué)習(xí)算法，封裝了大量的網(wǎng)絡(luò)過程。學(xué)習(xí)算法雖然已有圖片或者移動其最短特征向量的一階特征向量，同時收斂和學(xué)習(xí)率更高，同時幫助學(xué)習(xí)新的分類應(yīng)用更加輕量。回歸算法實現(xiàn)與深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，同時還包含分類領(lǐng)域的分類、回歸、決策等。不同算法率：用來對不同的圖片進行對比，同時在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中，訓(xùn)練好的模型。特征向量：梯度下降算法用來對模型的常見不同的學(xué)習(xí)率進行量化，得到一個用來對模型的學(xué)習(xí)，自動進行二階特征組合，得到一個大的模型。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。L1正則項系數(shù)：疊加在模型的1范數(shù)之上，用來對模型值進行限制防止過擬合。L2正則項系數(shù)：疊加在模型的2范數(shù)之上，用來對模型值進行限制防止過擬合。L2正則項系數(shù)疊加在模型的2范數(shù)之上，用來對模型值進行限制防止過擬合。正則損失計算方式正則損失計算當前有兩種方式。full：指針對全量參數(shù)計算。batch：則僅針對當前批數(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。
理論學(xué)習(xí)的深度還不夠
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。L1正則項系數(shù)：疊加在模型的1范數(shù)之上，用來對模型值進行限制防止過擬合。L2正則項系數(shù)：疊加在模型的2范數(shù)之上，用來對模型值進行限制防止過擬合。L2正則項系數(shù)疊加在模型的2范數(shù)之上，用來對模型值進行限制防止過擬合。正則損失計算方式正則損失計算當前有兩種方式。full：指針對全量參數(shù)計算。batch：則僅針對當前批數(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。