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评估模型 训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法、数据,不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选
训练模型 选择训练数据后,基于已标注的训练数据,选择预训练模型、配置参数,用于训练实体抽取模型。 前提条件 已在自然语言处理套件控制台选择“通用实体抽取工作流”新建应用,并选择训练数据集,详情请见选择数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面配置训练参数,开始训练模型。
评估模型 训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法、数据,不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选
评估模型 训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。往往不能一次性获得一个满意的模型,需要反复的调整算法参数、数据,不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在自然语言
评估模型 训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法、数据,不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选
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评估模型 训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法参数、数据,不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在自然语言处理
评估模型 训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法、数据,不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选
评估模型 训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法、数据,不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标,如准确率、召回率等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“第二
评估模型 训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法、数据,不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标,如精准率、召回率等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在“工业智能体控制台>工业
评估模型 训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法、数据,不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选
评估模型 训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法参数、数据,不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在自然语言处理
训练模型 针对已标注完成的训练数据,开始训练模型,您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“无监督车牌检测工作流”新建应用,并已执行完“数据选择”步骤,详情请见选择数据。 训练模型 图1 训练模型 在“模型训练”页面,选择“训练模型”和“车辆场景”。
训练模型 针对已标注完成的训练数据,开始训练模型,您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“云状识别工作流”新建应用,并已执行完“数据选择”步骤,详情请见选择数据。 训练模型 在“模型训练”页面,单击“开始训练”。 模型训练一般需要运行一段时间,等
训练模型 针对已标注完成的训练数据,开始训练模型,您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“刹车盘识别工作流”新建应用,并已执行完“数据选择”步骤,详情请见选择数据。 训练模型 在“模型训练”页面,单击“开始训练”。 模型训练一般需要运行一段时间,
训练模型 针对已标注完成的训练数据,开始训练模型,您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 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“数据标注”步骤确认标注结果,详情请见自动标注数据。 训练模型 在“模型训练”页面,单击“训练”。 模型训练一般需要
训练模型 针对已标注完成的训练数据,开始训练模型,您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“热轧钢板表面缺陷检测工作流”新建应用,并已执行完“数据选择”步骤,详情请见选择数据。 训练模型 在“模型训练”页面,单击“开始训练”。 模型训练一般需要运行
训练模型 针对已标注完成的训练数据,开始训练模型,您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 前提条件 已在“工业智能体控制台>工业AI开发>工业AI开发工作流”选择“通用图像分类工作流”新建应用,并已执行完“数据选择”步骤,详情请见选择数据。 训练模型 在“模型训练”页面,单击“开始训练”。
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训练模型 选择训练数据后,基于已标注的训练数据,选择预训练模型、配置参数,用于训练文本分类模型。 前提条件 已在自然语言处理套件控制台选择“多语种文本分类工作流”新建应用,并选择训练数据集,详情请见选择数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面,勾选模型训练所使用的“预