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为了保证模型的预测准确度,训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力,数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 数据集样本数应大于100,用于测试的已标注数据应不少于20张,样本数达1万张以上性能更优。 为了准确率,建议数据集中标注数据占总数据量的10%,用于测试模型,其余90%无需标注。
为了保证模型的预测准确度,训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力,数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 数据集样本数应大于100,用于测试的已标注数据应不少于20张,样本数达1万张以上性能更优。 为了准确率,建议数据集中标注数据占总数据量的10%,用于测试模型,其余90%无需标注。
选择“所属行业”和“选择工作流”。 图3 工作流配置 资源配置 图4 资源配置 分别选择“数据处理资源”、“模型训练资源”、“测试资源部署”,即用于数据处理、模型训练和在线测试的资源池和资源类型。 资源池可选“公共资源池”和“专属资源池”。 “公共资源池”:提供公共的大规模计算集群,资源按作业隔离。您可以按需选择不同的资源类型。
“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。 “边缘服务”:将服务部署至边缘设备。当前边缘服务部署支持的智能边缘设备为Atlas 500。 热轧钢板表面缺陷检测工作流和零售商品识别工作流仅支持“在线部署”,云状识别工作流和
可以在上方单击选择“评估范围”,单击“添加对比版本”。 图1 整体评估 详细评估 在“模型评估”页面,您可以搜索查看测试集中数据模型预测结果。 “详细评估”左侧在搜索框中搜索标签,右侧显示正确标签所对应样本的正确标签和预测标签,您可以对比正确标签和预测标签,判断当前模型对该样本的预测是否正确。
训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。 评估结果包括一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,并且同时启动一个在线测试服务,供您模拟在线测试,帮助您有效评估模型,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,用于识别刹车盘的类型,也可以直接调用对应的API和SDK识别。
可以在上方单击选择“评估范围”,单击“添加对比版本”。 图1 整体评估 详细评估 在“模型评估”页面,您可以搜索查看测试集中数据模型预测结果。 “详细评估”左侧在搜索框中搜索标签,右侧显示正确标签所对应样本的正确标签和预测标签,您可以对比正确标签和预测标签,判断当前模型对该样本的预测是否正确。
在“应用开发>模型评估”页面,可以针对当前版本的模型进行模型评估,查看评估参数对比和详细评估。 模型评估 图6 模型评估 训练模型的版本、标签数量、测试集数量。单击“下载评估结果”,可保存评估结果至本地。 评估参数对比 图7 评估参数对比 左侧是各个标签数据的精确率、召回率、F1值。勾选标签,右侧
训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。 评估结果包括一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,并且同时启动一个在线测试服务,供您模拟在线测试,帮助您有效评估模型,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,用于识别云状的类型,也可以直接调用对应的API和SDK识别。
训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。 评估结果包括一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,并且同时启动一个在线测试服务,供您模拟在线测试,帮助您有效评估模型,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,用于识别图像的类别,也可以直接调用对应的API和SDK识别。
训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。 评估结果包括一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,并且同时启动一个在线测试服务,供您模拟在线测试,帮助您有效评估模型,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,用于检测和识别车牌,也可以直接调用对应的API和SDK识别。
训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。 评估结果包括一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,并且同时启动一个在线测试服务,供您模拟在线测试,帮助您有效评估模型,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,用于识别热轧钢板表面图片中
训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。 评估结果包括一些常用的指标,如精准率、召回率、交并比等,并且同时启动一个在线测试服务,供您模拟在线测试,帮助您有效评估模型,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,用于为给定的金相图像测定第
模型,以获得一个满意的模型。 因此您可以修改模型的配置信息以匹配业务变化。每修改一次,更新成一个版本,不同的作业版本之间,能快速进行对比,获得对比结果。 前提条件 已在HiLens套件控制台选择“HiLens工作流”新建应用,详情请见新建可训练技能。 更新应用版本 登录ModelArts
以此类推。可以通过调整训练数据和算法,多次训练,获得更好的模型效果。 每修改一次,更新成一个版本,不同的作业版本之间,能快速进行对比,获得对比结果。 前提条件 已在视觉套件控制台选择预置工作流新建应用,详情请见新建应用。 更新应用版本 登录ModelArts Pro管理控制台,单击“视觉套件”卡片的“进入套件”。
训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。 评估结果包括一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,并且同时启动一个在线测试服务,供您模拟在线测试,帮助您有效评估模型,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,用于识别自己所上传的商品图
以此类推。可以通过调整训练数据和算法,多次训练,获得更好的模型效果。 每修改一次,更新成一个版本,不同的作业版本之间,能快速进行对比,获得对比结果。 前提条件 已在自然语言处理套件控制台选择“通用文本分类工作流”新建应用,详情请见新建应用。 更新应用版本 登录ModelArts
图片,然后对多个模板图片进行文字识别和结构化提取。 训练分类器 评估应用 通过上传测试图片,在线评估模板分类情况和模板的文字识别情况,保证能在多个模板情况下正确分类测试图片的模板,并且能正确识别测试图片中的识别区文字。 评估应用 部署服务 模板图片评估后,可以部署模板至文字识别开
图,包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。您可以在上方单击选择“对比版本”。 您可以在左侧选择不同的标签,右侧会显示对应标签样本的评估参数值柱状图。 图1 整体评估 详细评估 在“模型评估”页面,您可以查看测试集中数据模型预测结果。 “详细评估”左侧选择文本,右侧显示模型预测的
“删除”:单击“删除”,弹出“删除数据集”对话框,单击“确认”,即可删除当前数据集。 查看应用监控 如果应用的部署方式是在线部署,您可以在“应用详情”页的“应用监控”页签下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”,详情请见监控应用。 父主题: 视觉套件