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BMP。 图片最大边不大于4096px,最小边不小于100px,且大小不超过4M。 训练分类器的数据集要求将图片放在一个目录里,并压缩成zip文件,文件大小不应大于10M。 进入应用开发页面 登录“ModelArts Pro>文字识别套件”控制台。 默认进入“应用开发>工作台”页面。
练详情。 查看训练详情 模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“训练详情”,包括“交并比变化情况”和“损失变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 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。
在“应用开发>评估”页面,单击“在线URL”,切换至“在线URL”页签。 图3 上传在线图片 在“开始识别”左侧输出框中输入待测试的图片URL地址,或者拖拽测试图片至虚线框内上传图片区域。 单击“开始识别”,右侧会显示识别结果。 如果不正确,可单击“创建新模板”,重新创建一个模板,或者单击“上一步”,对当前模板进行修改。
练详情。 查看训练详情 模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“训练详情”,包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个类别的图片量不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建
训练模型 查看训练详情 模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“训练详情”,包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图2 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个类别的图片量不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建
练详情。 查看训练详情 模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“训练详情”,包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个类别的图片量不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建
练详情。 查看训练详情 模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“训练详情”,包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个类别的图片量不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建
练详情。 查看训练详情 模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“训练详情”,包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个类别的图片量不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建
用两种工作流开发应用的流程相同。 由于通用文本分类工作流和多语种文本分类工作流开发应用的流程相同,因此本章节以通用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。
练详情。 查看训练详情 模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“训练详情”,包括“准确率变化情况”和“损失变化”。 图2 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个类别的图片量不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建
、“分流(%)”、“计算节点规格”和“计算节点个数”。 图2 历史版本 查看调用指南 在“应用监控”页面,您可以查看调用应用API的信息。如何调用API请参考API参考,错误码请参考错误码。 图3 调用指南 父主题: 视觉套件
、“分流(%)”、“计算节点规格”和“计算节点个数”。 图4 历史版本 查看调用指南 在“应用监控”页面,您可以查看调用应用API的信息。如何调用API请参考API参考,错误码请参见错误码。 图5 调用指南 父主题: 自然语言处理套件
练详情。 查看训练详情 模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“训练详情”,包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图2 训练详情 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个标签的样本数不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建
练详情。 查看训练详情 模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“训练详情”,包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图2 训练详情 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个标签的样本数不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建
练详情。 查看训练详情 模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“训练详情”,包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图2 训练详情 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个标签的样本数不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建
版本的开发页面。 图1 开发新版本 在新版本的应用开发页面,您可以基于上一版本的工作流配置,更新工作流开发的各个步骤,重新部署服务。 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个标签的样本数不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建
版本的开发页面。 图1 开发新版本 在新版本的应用开发页面,您可以基于上一版本的工作流配置,更新工作流开发的各个步骤,重新部署服务。 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个类别的图片量不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建
“字段类型”指待识别文字的内容,您可以在默认字段类型中选择,当前可选择的默认字段类型包括“姓名”、“数字”、“常规”、“电话号码”、“地址”、“金额”、“长数字”、“长字段”,每个识别区可选择多个字段类型。 如果“默认字段类型”不能满足您的业务需求,您可以在字段类型下拉框单击“创建新字段类型”,创建新字段类型。
“字段类型”指待识别文字的内容,您可以在默认字段类型中选择,当前可选择的默认字段类型包括“姓名”、“数字”、“常规”、“电话号码”、“地址”、“金额”、“长数字”、“长字段”,每个识别区可选择多个字段类型。 如果“默认字段类型”不能满足您的业务需求,您可以在字段类型下拉框单击“创建新字段类型”,创建新字段类型。
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