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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。
训练模板分类模型，使服务能够精准地分类多个模板图片，然后对多个模板图片进行文字识别和结构化提取。 训练分类器 评估应用 通过上传测试图片，在线评估模板分类情况和模板的文字识别情况，保证能在多个模板情况下正确分类测试图片的模板，并且能正确识别测试图片中的识别区文字。 评估应用 部署服务
用的过程。通过上传模板图片、框选参照字段和识别区、上传训练集，自动训练并生成模板分类器和文字识别模型，并将生成的模型部署为在线服务。部署完成后，用户可通过在线服务自动分类模板并识别模板中的文字。 首先，请仔细阅读准备工作罗列的要求，提前完成准备工作。使用多模板分类工作流开发应用的步骤如下所示：
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