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整体评估 在“模型评估”页面,您可以针对当前版本的模型进行整体评估。 图1 模型评估 “模型评估”显示当前模型的“版本”、“标签数量”、“验证集数量”。 “评估参数对比”显示当前模型和其他版本模型的评估参数值柱状图,包括“交并比”、“精准率”、“召回率”。您可以在上方单击选择“对比版本”。
检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个类别的图片量不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建议不同标签的样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例,有针对性地扩充训练数据。
检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个类别的图片量不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建议不同标签的样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例,有针对性地扩充训练数据。
行业场景问题。 ModelArts Pro应用开发套件包括自然语言处理套件、文字识别套件等,能够快速响应不同行业、不同场景的AI落地需求。 工作流 工作流指在具体行业场景下固定开发流程所构建的开发流水线,无需深究AI知识,按照工作流指引即可开发AI应用,解决特定场景问题。 开发应用
检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个类别的图片量不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建议不同标签的样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例,有针对性地扩充训练数据。
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在“模型评估”页面,您可以针对当前版本的模型进行模型评估,查看评估参数对比和详细评估,也可以模拟在线测试。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值,包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。您可以在上方单击选择“评估范围”,单击“添加对比版本”。
检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个类别的图片量不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建议不同标签的样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例,有针对性地扩充训练数据。
在“模型评估”页面,您可以针对当前版本的模型进行模型评估,查看评估参数对比和详细评估,也可以模拟在线测试。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值,包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。您可以在上方单击选择“评估范围”,单击“添加对比版本”。
在“模型评估”页面,您可以针对当前版本的模型进行模型评估,查看评估参数对比和详细评估,也可以模拟在线测试。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值,包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。您可以在上方单击选择“评估范围”,单击“添加对比版本”。
在“模型评估”页面,您可以针对当前版本的模型进行模型评估,查看评估参数对比和详细评估,也可以模拟在线测试。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值,包括“精准率”、“召回率”。您可以在上方单击“添加对比版本”,在 “添加对
合同录入与审核 自动提取合同结构化信息,有助快速审核。 优势 解决手工录入投入大、效率低、语种多等问题,提升业务效率。 一键式部署,快速输出高精度结构化数据。 解决单据复杂、单据板式多、语种多问题,支持自定义多个图像板式,快速适配新板式,快速接入业务。 支持从多个不同板式图像中提取结构化信息。
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“开始标注”,在“数据标注”页面手动标注数据。 合并标签 针对所选择的训练数据集,如果每个标签的样本数量太少,可以选择合并标签。 打开合并标签开关,在下方填入需要合并的标签样本数量“上限值”,以及合并标签后新的“标签名”。 图3 合并标签 查看标签解析 新建并选择训练数据集后,针
OBS 2.0支持工作流 工作流指在具体行业场景下固定开发流程所构建的开发流水线,无需深究AI知识,按照工作流指引即可开发AI应用,解决特定场景问题。 ModelArts Pro应用开发套件提供特定行业场景的预置工作流,根据工作流指引,用户快速进行应用开发。 已发布北京四区域 工作流介绍
“开始标注”,在“数据标注”页面手动标注数据。 合并标签 针对所选择的训练数据集,如果每个标签的样本数量太少,可以选择合并标签。 打开合并标签开关,在下方填入需要合并的标签样本数量“上限值”,以及合并标签后新的“标签名”。 图5 合并标签 查看标签解析 新建并选择训练数据集后,针
检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个类别的图片量不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建议不同标签的样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体的识别效果。 如果分割效果不好,建议检测图片标注,标注质量的
检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个标签的样本数不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建议不同标签的样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例,有针对性地扩充训练数据。