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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。 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
当前服务提供预置预训练模型“BERT”、“TinyBERT”、“FastText”。本样例使用“FastText”模型。 在参数配置，填写“学习率”和“训练轮次”。 本样例使用“学习率”为“0.00001”，“训练轮次”为“3”。 单击右下角的“开始训练”，开始训练模型。 模型训练一般需要运行一段时间
通过上传与模板图片同一板式的测试图片，评估图片识别结果是否正确。 评估应用 部署服务 模板图片评估后，可以部署模板至文字识别开发套件中，开发属于自己的文字识别应用，此应用用于识别自己所上传的模板样式的图片。 部署服务 父主题： 通用单模板工作流
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 模板图片评估后，可以部署模板至文字识别开发套件中，开发属于自己的文字识别应用，此应用用于识别自己所上传的多模板样式的图片。 部署服务 父主题： 多模板分类工作流
高精度：大部分模型的准确率高于90%。 少数据：训练所需的数据量更少。 智能标注：提升标注效率。 极致性能 依托ModelArts 基础平台，深度软硬件协同。 资源秒级调度，按需使用。 训练任务性能提升30%。 灵活开放 灵活的部署方式：支持在线部署、边缘部署、Hilens部署等多种部署方式。
”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。
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