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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。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”，进入应用开发的“模型评估”步骤，详细操作指引请参见评估模型。 父主题：
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。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”，进入应用开发的“模型评估”步骤，详细操作指引请参见评估模型。 父主题：
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8MB。“文本与标签分割符”与“多标签分割符”不能选同一个。 “模式”：选择“文本和标注合并”或“文本和标注分离”模式。界面中已给出示例，请参考示例判断需添加的文件属于哪一种模式。 “文本与标签分隔符”：可设置为“Tab键”、“空格”、“分号”、“逗号”或“其他”。选择“其他”时，可以在右侧文本框中输入对应的分隔符。
如果分割效果不好，建议检测图片标注，标注质量的好坏直接影响模型训练图像分割效果的好坏。 根据数据量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。 后续操作 更新版本后，您可以在“应用详情”页的开发版本列表查看当前应用各个版本的“版本名称”、“进展”、“模型
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。 后续操作 更新版本后，您可以在“应用详情”页的开发版本列表查看当前应用各个版本的“版本名称”、“进展”、“模型
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