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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。
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”。
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。
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
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。
要在ModelArts创建专属资源池。 计算节点规格 界面上选择计算规格。 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。 计算节点个数 设置当前版本模型的实例个数。如果节点个数设置为1,表示后台的计算模式是单机模式;如果
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。
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:
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
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
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。
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
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。