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练详情。 查看训练详情 模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“交并比变化情况”和“损失变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 检查图片标注是否准确，第二相区域标注工作量较大，建议基于自动标注的结果进一步优化标注精度。 可根据损失函数选择适当的训练轮次。
练详情。 查看训练详情 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
练详情。 查看训练详情 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
练详情。 查看训练详情 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
训练模型 查看训练详情 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 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
练详情。 查看训练详情 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
“公共资源池”：提供公共的大规模计算集群，资源按作业隔离。您可以按需选择不同的资源类型。 “专属资源池”：提供独享的计算资源，不与其他用户共享，更加高效。使用专属资源池需要在ModelArts创建专属资源池。 计算节点规格 当新建应用时，服务部署方式选择“在线部署”时，支持选择计算规格。 计算节点个数
您也可以单击“应用开发”，切换至“应用开发”页面，查看应用开发配置。 图1 进入应用详情 查看应用资产 在“应用资产”页面下，可以查看当前应用的资产信息。 使用预置工作流开发应用，“应用资产”可查看“模板列表”和“自定义字段类型”。 图2 应用资产 在“应用资产>模板列表”页面下可以查看已创建的模板列表，操作列可执行如下操作：
练详情。 查看训练详情 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
“公共资源池”：提供公共的大规模计算集群，资源按作业隔离。您可以按需选择不同的资源类型。 “专属资源池”：提供独享的计算资源，不与其他用户共享，更加高效。使用专属资源池需要在ModelArts创建专属资源池。 计算节点规格 当新建应用时，服务部署方式选择“在线部署”时，支持选择计算规格。 计算节点个数
“公共资源池”：提供公共的大规模计算集群，资源按作业隔离。您可以按需选择不同的资源类型。 “专属资源池”：提供独享的计算资源，不与其他用户共享，更加高效。使用专属资源池需要在ModelArts创建专属资源池。 计算节点规格 当新建应用时，服务部署方式选择“在线部署”时，支持选择计算规格。 计算节点个数
进入“应用开发>评估”页面。 在“应用资产”页面，单击已有模板操作列的“编辑”，进入“应用开发”页面，依次完成“上传模板图片”、“定义预处理”、“框选参照字段”、“框选识别区”步骤，单击“下一步”，进入“评估”页面。 本地上传图片 图2 评估模板 在“应用开发>评估”页面，默认进入“本地上传”页签。
版本的开发页面。 图1 开发新版本 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
在“应用资产”页面，默认进入“分类器列表”页签，单击已有模板操作列的“评估”。进入“评估”页面。 图1 评估应用 在“应用开发”页面，依次完成“上传模板图片”、“定义预处理”、“框选参照字段”、“框选识别区”、“训练分类器”步骤，单击“下一步”，进入“评估”页面。 图2 评估应用 评估分类器 通过上传测试图片
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