L2损失函数正则化tensorflow
社区干货
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
我正式接触编程的第一天。那天我记得很清楚,那是我第一次从学长口中听说到Python,和大多数理科生一样,我不喜欢去写东西,从小写一篇作文半天憋不出来一句话的我,语文差的标签似乎已经陪伴了我整个读书时代。所以说写... 我和Tensorflow之间也产生了深刻的感情!作为一名人工智能专业的学生,谷歌的TensorFlow机器学习框架,真的是在一直伴随着我的学习生活,给了我很多帮助,也带着我一步步走进人工智能的神秘世界,打开一个又一个奇妙的...
TensorFlow白屏监控应用实战
TensorFlow是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统,其中包含各种工具、库和社区资源,可助力研究人员推动先进机器学习技术的发展,并使开发者能够轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用... **损失函数**用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。SparseCategoricalCrossentropy损失函数 计算标签和预测之间的交叉熵损失。当使用交叉熵处理具有大量标签的...
Lab 6:基于容器服务VKE运行Tensorflow实验
本实验将介绍如何在容器服务VKE中运行TensorFlow,并查看GPU监控情况。# Task 1:配置对象存储TOS1. 配置对象存储TOS。完成简单的分类或者回归的任务。然后再逐渐深入,从而加深对神经网络和深度学习的理解。# 4. 第四阶段:细分领域深入学习 再进一步就是选择细分领域进行学习了,...
特惠活动
L2损失函数正则化tensorflow-优选内容
L2损失函数正则化tensorflow-相关内容
针对算法工程师的快速入门
云盘将用于持久化开发机的运行环境以及存放训练过程中产生的临时数据,因此需要分配一些云盘资源到队列中。 准备数据 在本地电脑(Mac 或 Linux 操作系统)的 Terminal 中通过如下命令下载示例数据 CIFAR-10 到本地目... TensorFlow、PyTorch 等框架主流版本的镜像,方便用户直接使用。 本文将使用预置镜像演示代码开发、模型训练等功能。 外部(或本地的)镜像:当用户本地或其它外部镜像仓库中有正在使用的镜像,可以参考迁移外部镜像到镜...
浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文
# 机器学习基础## 什么是机器学习机器学习是一种从数据生成规则、发现模型,来帮助我们预测、判断、分组和解决问题的技术。(机器学习是一种从数据中生产函数,而不是程序员直接编写函数的技术)说起函数就涉及到... tensorflow/tensorflow:2.2.0-jupyter -p 8888:8082## 实践Juypter notebook### 在Juypter中使用Plotly 绘图#### 简介Plotly 是一个非常强大的开源数据可视化框架,它通过构建基于 HTML 的交互式图表来显示...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714148426&x-signature=VDFsg0ZwkZxOFt5%2FbuzOl2tAo34%3D)> > > 本文整理自火山引擎开发者社区技术大讲堂第四期演讲,主要介绍了数据湖仓开源趋势、火山引擎 EMR 的架构及特点... 或者通过 TensorFlow 进行深度模型的训练,把深度训练出来的模型部署到模型服务中。在在线方面,数据通过 Kafka 流入 Flink 进行在线特征抽取,然后把在线特征放在 Redis。同时在线部分的增量数据可用 TensorFlow 进行...
漫谈开源许可证:开发者需要知道的法理和事例
我们认为非自由程序是对用户的不公正。开源阵营刻意避开用户公正的问题,转而以 仅仅实用的益处 来立意。 **02** **开源许可证** 开源许可证可以看作是一种项目所... 使用普通 GPL 并非对每个函数库都有好处。在某些情况下,使用 LGPL 更好些。最常见的情况是,专有软件可以通过其他函数库来实现使用自由软件函数库的功能。在这种情况下,该函数库不能给自由软件带来任何特别的好处,所...
【发布】ChatGLM2-6B:性能大幅提升,8-32k上下文,推理提速42%
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714148433&x-signature=ywWicqmGemMWjfa3S8L2pYJAPNI%3D)自3月14日发布以来, ChatGLM-6B 深受广大开发者喜爱,截至 6 月24日,来自 Huggingface 上的下载量已经超过 300w。 *... ChatGLM2-6B 使用了 GLM 的混合目标函数,经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练,评测结果显示,相比于初代模型,ChatGLM2-6B 在 MMLU(+23%)、CEval(+33%)、GSM8K(+571%) 、BBH(+60%)等数据集上的性能取...
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
TinyML正是针对占比超过95%以上的物联网实时数据处理场景。:NLP 是构建大模型知识库的核心技术之... # 实例化 tokenizer 和模型tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2)# 定义损失函数和优化...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
字节跳动能够支持大规模的模型训练和优化。此外,当前业界的趋势表明模型和样本规模的增长,以及训练算力的提升正推动着机器学习的发展,同时特征工程的自动化和端到端化也为模型训练带来了便利和效率。