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    理解的英文(言语理解)

    理解dropout 开篇明义,dropout是指在深度学习网络的训练过程中,对于神经网络单元,按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃。...而为了解决过拟合问题,一般会采用ensemble方法,即训练多个模型做组合,此时,费时就成为一个大问题,不仅训练起来费时,测试起来多个模型也很费时。总之,几乎形成了一个死锁。...训练层面 无可避免的,训练网络的每个单元要添加一道概率流程。...使得输入变化不会太大(0.8) 训练过程 对参数w的训练进行球形限制(max-normalization),对dropout的训练非常有用。 球形半径c是一个需要调整的参数。...论文中的其他技术知识点 将dropout映射回得样本训练一个完整的网络,可以达到dropout的效果。

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    Oceanus-ML:端到端的在线机器学习能力

    用户可通过Oceanus拖拽式画布及参数配置,高效搭建训练逻辑,轻松完成模型训练、评估以及部署整个流程。 背景介绍 从应用场景划分,流式应用主要可分为两种:一是实时计算;二是在线学习。...Oceanus-ML旨在提供一套端到端(数据接入-数据处理-特征工程-模型训练-模型评估)的在线学习解决方案。...Oceanus-ML包含多样的数据处理函数,集成丰富的在线学习及深度学习算法(ftrl-lr,ftrl-fm,deepfm等),用户通过简单的拖拽、填写参数,即可搭建起完整的训练框架,并可轻松完成模型的训练...核密度估计的优点是“训练”阶段不需要计算,只需要存储训练集。同时,这也反映出这种方法的缺点,即计算概率密度值时的开销随数据集大小线性增长。...通过Oceanus-ML,用户可以高效快捷搭建起在线学习的任务,轻松完成模型的训练、评估及部署整个流程,且模型定期落地,可直接用于线上预测。

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