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- DLI数据湖探索服务通过动态资源分配的开启、以及多用户共享default集群弹性扩缩容使用，在充分使用计算资源的基础上，节省了用户的成本。同时，对于用户按需专属队列，DLI已经支持用户指定扩缩容计划的定时扩缩容。用户根据自己的业务繁忙周期，制定自己所需的队列扩缩容计划，定时预置满足业务所需的计算资源，同时节省了成本。 DLI数据湖探索服务通过动态资源分配的开启、以及多用户共享default集群弹性扩缩容使用，在充分使用计算资源的基础上，节省了用户的成本。同时，对于用户按需专属队列，DLI已经支持用户指定扩缩容计划的定时扩缩容。用户根据自己的业务繁忙周期，制定自己所需的队列扩缩容计划，定时预置满足业务所需的计算资源，同时节省了成本。
- 一、 优化程序基线性能测试背景 求解速度是评价优化程序/软件最重要的指标之一，测试程序在基准数据集（benchmark dataset）上的表现是工业界和学界最常用的评价方法之一。虽然对算法本身的计算复杂性分析也可以用来衡量算法的求解效率，但是benchmark 数据集上的表现往往更能体现优化程序的实际效果。造成理论分析与实际表现存在差异的主要原因有：1. 计算复杂性分析理论基于... 一、 优化程序基线性能测试背景 求解速度是评价优化程序/软件最重要的指标之一，测试程序在基准数据集（benchmark dataset）上的表现是工业界和学界最常用的评价方法之一。虽然对算法本身的计算复杂性分析也可以用来衡量算法的求解效率，但是benchmark 数据集上的表现往往更能体现优化程序的实际效果。造成理论分析与实际表现存在差异的主要原因有：1. 计算复杂性分析理论基于...
- 在深度学习系统中，深层神经网络的训练调参极为困难。在训练过程中，往往需要去尝试不同的正则化方法、学习率等方式来帮助模型加速收敛。深度神经网络之所以如此难训练，其中一个重要原因就是神经网络中层与层之间存在高度的关联性。这些关联性会导致内协变量移位（Internal Covariate Shift）。内协变量移位指的是在底层网络参数发生微弱变化时，由于每一层中的线性变换与非线性映射，这些细小的变... 在深度学习系统中，深层神经网络的训练调参极为困难。在训练过程中，往往需要去尝试不同的正则化方法、学习率等方式来帮助模型加速收敛。深度神经网络之所以如此难训练，其中一个重要原因就是神经网络中层与层之间存在高度的关联性。这些关联性会导致内协变量移位（Internal Covariate Shift）。内协变量移位指的是在底层网络参数发生微弱变化时，由于每一层中的线性变换与非线性映射，这些细小的变...
- 介绍完如何提升深度学习模型的性能效果后，本节将着重介绍如何优化深度学习系统的训练过程。在第2章介绍的优化算法中，无论是基本的梯度下降法还是其他优化算法，训练过程的学习率都是一个很大的问题。不可变的学习率在一定程度上影响了模型的收敛速度，使得训练时长变大，计算开销居高不下。如果在训练过程中学习率可变，那么模型收敛速度会明显提升。本节将介绍3种常用的自适应学习率算法：AdaGrad、RMSPro... 介绍完如何提升深度学习模型的性能效果后，本节将着重介绍如何优化深度学习系统的训练过程。在第2章介绍的优化算法中，无论是基本的梯度下降法还是其他优化算法，训练过程的学习率都是一个很大的问题。不可变的学习率在一定程度上影响了模型的收敛速度，使得训练时长变大，计算开销居高不下。如果在训练过程中学习率可变，那么模型收敛速度会明显提升。本节将介绍3种常用的自适应学习率算法：AdaGrad、RMSPro...
- 在深度学习系统中，训练一个大型的网络往往会有两个问题：过拟合和费时。当然，4.2节正则化方法可以在一定程度上缓解过拟合这个问题。本节将详细介绍另外一种最早由Hinton提出的解决过拟合问题的方法——Dropout，它不仅可以缓解深度学习系统的过拟合问题，还能缩短训练网络的用时。有别于正则化方法添加正则项给损失函数，Dropout是改变训练过程中的学习过程。在训练深度学习模型时，某些检测器会依... 在深度学习系统中，训练一个大型的网络往往会有两个问题：过拟合和费时。当然，4.2节正则化方法可以在一定程度上缓解过拟合这个问题。本节将详细介绍另外一种最早由Hinton提出的解决过拟合问题的方法——Dropout，它不仅可以缓解深度学习系统的过拟合问题，还能缩短训练网络的用时。有别于正则化方法添加正则项给损失函数，Dropout是改变训练过程中的学习过程。在训练深度学习模型时，某些检测器会依...
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