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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 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。
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 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。
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 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。
进入“应用监控”页面，您可以查看当前版本应用的“基本信息”、“在线测试”、“历史版本”和“调用指南”。 监控基本信息 在“应用监控”页面，您可以查看应用的基本信息，针对不准确的信息，您可以单击“修改”，在右侧弹出的对话框中修改应用的部署信息。 图2 应用基本信息 在线测试应用 在“应用监控”页面，您可以针
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 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。
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 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。
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 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。
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应用各个版
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。 后续操作 更新版本后，您可
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。 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：
断（0表示完整）。 occluded：必选字段，标注内容是否被遮挡（0表示未遮挡） difficult：必选字段，标注目标是否难以识别（0表示容易识别）。 confidence：可选字段，标注目标的置信度，取值范围0-1之间。 polygon：必选字段，标注框的类型。第二相面积含
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。 “部署方式”：选择应用的部署方式。 “在线服务”：将服务部署为在线服务，进而在线使用服务，也可以直接调用对应的API。 “HiLens部署”：将服务部署至HiLens设备。当前部署支持的HiLens设备为Atlas
指标较低的图片。 图2 详细评估 模拟在线测试 在“模型评估”页面，您可以在线测试当前模型，即通过上传测试图片，查看当前模型的预测结果。 待服务构建完成，单击“上传图片”，上传本地一张测试图片，即可查看当前模型版本的预测结果。 图3 模拟在线测试 后续操作 针对当前版本的模型，经
在“设备管理”页面选择“设备状态”为“在线”，“应用运行状态”为“停止”的设备，单击“操作”列的“启用”。 待启用应用成功，页面右上角显示“启动成功”，同时“应用运行状态”更新为“运行中”。 停止应用 在“设备管理”页面选择“设备状态”为“在线”，“应用运行状态”为“运行中”的设备，单击“操作”列的“停止”。
设置大于1，表示后台的计算模式为分布式的。请根据实际编码情况选择计算模式。 服务自动停止 设置服务自动停止的时间，在线服务运行状态在所选的时间点后自动停止，同时在线服务也停止计费。 部署成功后，页面显示“服务部署成功”。您可以单击“查看应用监控”，进入应用监控页面查看监控信息，详情请见监控应用。
断（0表示完整）。 occluded：必选字段，标注内容是否被遮挡（0表示未遮挡） difficult：必选字段，标注目标是否难以识别（0表示容易识别）。 confidence：可选字段，标注目标的置信度，取值范围0-1之间。 bndbox：必选字段，标注框的类型，可选值请参见表2。
现园区自动检测工人未戴安全帽的行为。 适用场景 智慧园区。 优势 模型精度高，检测速度快，更新模型简便。 端云协同推理：端侧设备可协同云侧在线更新模型，快速提升端侧精度。 对接华为HiLens技能开发平台，一键式创建技能，快速部署技能至端侧设备。 后续还会提供更多场景的可训练技能模板，敬请期待。
文本分类工作流为例，介绍如何使用自然语言处理套件中的文本分类工作流开发应用，通过上传训练数据、训练模型，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分类文本内容。 首先，请仔细阅读准备工作罗列的要求，提前完成准备工作。使用通用文本分类工作流开发应用的步骤如下所示： 步骤1：准备数据
Kit设备，详细操作指导请见注册HiLens Kit。 设备名称：显示同一帐号同一区域下注册在华为HiLens控制台的设备列表。 勾选设备处于“在线”状态的设备，然后单击技能名称右侧的“开始安装”，就开始安装技能。 设备列表的进度列会显示安装技能的进度，安装完成后，会显示“已安装”。 图1
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。 评估模型 部署服务 模型准备完成后，您可以部署服务，用于分类自己所上传的文字内容，也可直接调用对应的API。 部署服务 父主题： 通用实体抽取工作流
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