模型预测笔记(三)：通过交叉验证网格搜索机器学习的最优参数
网络搜索 介绍 网格搜索（Grid Search）是一种超参数优化方法，用于选择最佳的模型超参数组合。在机器学习中，超参数是在训练模型之前设置的参数，无法通过模型学习得到。网格搜索通过尝试所有可能的超参数组合，并使用交叉验证来评估每个组合的性能，从而确定最佳的超参数组合。 步骤 网格搜索的步骤如下&...
机器学习PAI save_summary_steps 这个参数是保存TF 的summary信息吗？
机器学习PAI save_summary_steps 这个参数是保存 TF 的 summary 信息吗，这个 summary 文件哪些信息呢，有没有模型结构信息、loss 和 auc 等指标呢？
人工智能平台PAI使用问题之如何使用${bizdate} 参数来指定分区表
问题一：机器学习PAI的OSS直接下载文件收费吗？ 机器学习PAI的OSS直接下载文件收费吗？ 参考答案： https://help.aliyun.com/zh/oss/product-overview/traffic-fees?spm=a2c4g.11186623.0.0.3dec7bbezz4La1 流量计费 关于本问...
人工智能平台PAI产品使用合集之如何配置cluster系统自动生成分布式参数
问题一：请教下，机器学习PAI哪些模型用户的emb数会不同啊？ 请教下，机器学习PAI哪些模型用户的emb数会不同啊？ 参考答案： 在阿里云机器学习PAI平台中，用户在构建模型时，模型中的embedding（emb）数会因模型类型、数据特征以及业务需求的不同而有所差异。embedding通常是将离散的类别特征转换为连续的稠密向量表示，以便于神经网络等模...
探索机器学习中的超参数调优策略
随着机器学习在各个领域的广泛应用，人们对于如何有效调优模型的超参数以提升其性能和泛化能力越来越感兴趣。超参数调优不仅仅是一项技术活，更是一门艺术。本文将深入探讨几种常见的超参数调优策略，并通过案例分析展示它们的实际效果和应用场景。首先，我们来讨论最简单直接的方法——网格搜索。网格搜索通过穷举指定的参数组合来寻找最优解。这种方法的优点在于其直...
**深度学习中的梯度消失与爆炸影响模型训练。梯度消失导致输入层参数更新缓慢，梯度爆炸使训练不稳。
梯度消失和梯度爆炸是深度学习中训练神经网络时常遇到的两个关键问题，它们直接影响模型的学习能力和收敛效率。 梯度消失（Vanishing Gradient Problem）： 在深度神经网络中，特别是具有很多隐藏层的网络，在反向传播过程中，梯度可能会随着层级逐渐向输入层传播时变得越来越小，...
机器学习PAI这个negative_sampler num_sample参数的配置，有什么规则吗？
机器学习PAI这个negative_sampler num_sample参数的配置，有什么规则吗，比如1024我改成其他值为啥会报错啊？https://logview.aliyun.com/logview/?h=http://service.cn-shanghai.maxcompute.aliyun-inc.com/api&p=qcwybg_ad_algo_dev&i=202406...
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人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
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