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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。 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
程中各个步骤的配置信息，包括“数据选择”、“模型训练”、“模型评估”、“服务部署”。 您也可以在“应用开发”页签下，重新编辑应用开发的配置信息，并单击左上角版本号右侧的“更新版本”，将当前的应用设置成新的版本。 图2 开发版本列表 查看应用历史版本 在“应用详情”页的“历史版本”
行业套件介绍 HiLens为端云协同AI应用开发平台，提供简单易用的开发框架、开箱即用的开发环境、丰富的AI技能市场和云上管理平台，帮助用户高效开发多模态AI技能，并将其快速部署到端侧计算设备。 预置可训练模板 HiLens套件提供可训练技能模板开发技能，无需代码，只需自主上传训
基于已设计好的分类标签准备文本数据。每个分类标签需要准备5个及以上数据，为了训练出效果较好的模型，建议每个分类标签准备100个以上的数据。 针对未标注数据，将待标注的内容放在一个文本文件内，通用文本分类工作流仅支持中文文本内容的分类。 针对已标注数据，文本分类的标注对象和标签在一个
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