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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。
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如果之前的版本还没开发完，会弹出“开发新版本”提示框，单击“确认”，进入新版本的开发页面。 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
充。 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。 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
图3 零售场景 物流场景 物流场景需要处理各种格式的票据图片，用户可以通过简单的标注生成自己的专属模板，实现关键字段的自动识别和提取。 特点：对各种格式的票据图片，可制作模板实现关键字段的自动识别和提取。 优势：支持不同格式票据图片的自动识别和结构化提取。通过可视化界面操作，轻松指
标签为“1”的样本中，预测正确的样本数在验证集中的占比。右侧显示正确标签为“1”的样本信息，包括样本的正确标签和预测标签。 图10 详细评估 单击右下角的“发布部署”。 进入应用开发的“服务部署”页面。 步骤6：部署服务 在应用开发“服务部署”页面，按表5填写服务的相关参数，然后单击“部署”。
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