分组字段 为了确保每个时间列有充分的数据,限制了平均 每个分组至少包含20条数据 ,若数据中存在大量超短时序数据,请您提前做好筛选。 窗口长度与预测长度 时序模型的输入为窗口长度中的各个特征,输出为预测长度的目标列。因此当数据中的时间序列较短的时候,请您 合理地降低窗口长度和预测长度 ,有助于模型有充足的样本进行预测。
可观测:自研面向模型并行的多机调优 profile 工具,能够发现任务/数据分配不均等问题,经过优化的最终端到端吞吐可提升1倍以上。 不仅仅是超大模型预训练场景中沉淀出了深厚的 AI 工程能力,百度智能云的云原生 AI2.0还对资源弹性、资源利用率、训练推理效率、易用性等通用能力做了全面升级。
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学习率是在梯度下降的过程中更新权重时的超参数。学习率过高会导致模型难以收敛;过低会可能导致模型收敛速度过慢,建议根据经验设定合理值 WeightDecay 分位L1和L2正则。L1正则化系数,用于权重矩阵稀疏;L2正则化系数,用于防止模型对训练数据过拟合。但系数过大,可能导致欠拟合。 WeightDecayCoeff 分位L1和L2正则。