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模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 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
模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 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
集。 选择数据 标注数据 针对已经选择的数据，在应用开发的“数据标注”页面，ModelArts Pro会自动标注数据，自动标注完成后，可对每个数据的标注结果进行核对和确认。 工作流介绍 训练模型 选择训练数据后，无需用户配置任何参数即可开始训练第二相面积含量测定模型，并查看训练的模型准确率和误差的变化。
模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“损失变化”。 图2 模型训练 模型如何提升效果 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
创建SKU 标注数据 针对已经选择的数据和SKU，在应用开发的“数据标注”页面，ModelArts Pro会自动标注数据，自动标注完成后，可对每个数据的标注结果进行核对和确认。 自动标注数据 训练模型 选择训练数据后，无需用户配置任何参数即可开始训练商品识别模型，并查看训练的模型准确率和误差的变化。
模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图2 训练详情 模型如何提升效果 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
添加已有的模板配置。 新增模板配置 添加已有模板 新增模板配置 默认进入“新增模板配置”页签。 图4 新增模板配置 单击添加多个模板，针对每个模板，选择模板类型，并且上传图片。 “上传图片”：单击“上传图片”区域，或鼠标直接拖拽图片至“上传图片”区域，上传本地一张图片作为模板，用于业务场景的文字结构化识别。
模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图2 训练详情 模型如何提升效果 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
新建训练数据集后，勾选当前应用开发所需的训练数据集。 标注数据 由于模型训练过程需要有标签的数据，针对已上传的数据集，您可以手动添加或修改标签，每个标签至少有五个数据。 图2 标注数据 查看标注示例：单击新建训练数据集右侧的“标注示例”，可选择查看标注示例。 进入标注页面：单击数据集操
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在新版本的应用开发页面，您可以基于上一版本的工作流配置，更新工作流开发的各个步骤，重新部署服务。 模型如何提升效果 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
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如果您上传的是未标注数据，您单击数据集操作列的“标注”，进入数据集概览页单击右上角的“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
文件格式要求为txt或者csv，文件大小不能超过8MB。 以换行符作为分隔符，每行数据代表一个标注对象。 每个分类标签需要准备5个及以上数据，为了训练出效果较好的模型，建议每个分类标签准备100个以上的数据。 文本分类的标注对象和标注内容在一个文本文件内，标注对象与标注内容之间，多个标注内容之间可分别指定分隔符。
如果您上传的是未标注数据，您单击数据集操作列的“标注”，进入数据集概览页单击右上角的“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
详情请见准备工作。 步骤1：准备数据 在本地准备好用于制作模板的图片、用于训练多模板分类器的训练集、用于评估模板的图片，图片要求如下： 只支持PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式的图片。 图像各边的像素大小在100px到4096px之间。 图像中识别区域有效占比超过8
自动标注数据 针对已经选择的数据和SKU，在应用开发的“数据标注”页面，ModelArts Pro会自动标注数据，自动标注完成后，可对每个数据的标注结果进行核对和确认。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“零售商品识别工作流”新建应用，并已执行到“SKU创建”步骤，详情请见创建SKU。
作流”新建应用，并上传模板图片，详情请见上传模板图片。 定义预处理 在“应用开发>定义预处理”页面上方或者“选择模板”下拉框中选择模板，对每个模板图片进行预处理。 图1 多模板定义预处理 在右侧“选择预处理逻辑”区域勾选对应操作，当前仅支持“自动旋转”操作，系统自动旋转文字方向不正确的图片，保持图片中的文字方向正确。
新建数据集 表1 新建数据集参数说明 参数 说明 数据集名称 待新建的数据集名称。 描述 数据集简要描述。 数据集状态 通用实体抽取工作流只支持上传“未标注数据集”。 数据集输入位置 训练数据存储至OBS的位置。 单击“数据集输入位置”右侧输入框，在弹出的“数据集输入位置”对话框
预处理，详情请见定义预处理。 操作步骤 图1 多模板框选参照字段 在“应用开发>框选参照字段”页面上方或者“选择模板”下拉框中选择模板，对每个模板图片进行预处理。 单击左上方操作图标，调整当前模板图片到合适大小和位置。 单击框选操作图标，单击参照字段左上角，移动鼠标，使得矩形框覆盖参照字段。
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