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在左侧导航栏选择“应用开发>工作台”。 默认进入“我的应用”页签。 在“我的应用”页签下，选择已创建的应用，单击操作列的“查看”。 默认进入“应用总览”页签。 单击页面上方的“应用监控”。 进入“应用监控”页签，您可以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”。
删除应用 如果已创建的模板应用不再使用，您可以删除模板释放资源。 操作步骤 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。 在“我的应用”页签下，选择应用并单击“操作”列的“查看”。 进入“应用资产”页面。 图1 进入应用资产 在“模
删除应用 如果已创建的模板应用不再使用，您可以删除模板释放资源。 操作步骤 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。 在“我的应用”页签下，选择应用并单击“操作”列的“查看”。 进入“应用资产”页面。 图1 进入应用资产 在“模
在左侧导航栏选择“应用开发>工作台”。 默认进入“我的应用”页签。 在“我的应用”页签下，选择已创建的应用，单击操作列的“查看”。 进入应用详情页，默认进入“应用开发”页签。 图1 查看应用 单击页面上方的“应用监控”。 进入“应用监控”页面，您可以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”。
删除技能 如果已创建的应用不再使用，您可以删除应用释放资源。 操作步骤 登录华为HiLens管理控制台，在左侧导航栏选择“技能开发>技能管理”。 默认进入“基础技能”页签。 单击“可训练技能”，切换至“可训练技能”页签。 选择技能单击操作列的“删除”，确认信息后单击“确定”，删除技能。
云服务平台提供了提供了管理控制台的管理方式。 ModelArts Pro提供了简洁易用的管理控制台，包括自然语言处理、视觉AI、文字识别、语音识别等应用开发功能，您可以在管理控制台端到端完成您的AI应用开发。 使用ModelArts Pro管理控制台，需要先注册华为云。如果您已注册华为云，可从主
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：
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。
训练分类器 确定模板图片的参照字段和识别区后，多模板分类工作流在模板数量较多，或版式相似度较高的情况下，建议针对不同的模板上传对应的训练集数据，用于训练模板分类模型，使服务能够精准地分类多个模板图片，然后对多个模板图片进行文字识别和结构化提取。 前提条件 已在文字识别套件控制台选
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。
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。
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。
登录ModelArts Pro管理控制台，单击“自然语言处理”套件卡片的“进入套件”。 进入自然语言处理套件控制台。 在左侧导航栏选择“应用开发>工作台”。 默认进入“我的应用”页签。 在“我的应用”页签下，选择已创建的应用，单击操作列的“查看”。 进入应用详情页，默认进入“应用开发”页签。
模板类型，明确以哪几种板式图片作为模板训练文字识别模型，基于自己的业务需求制定针对性的文字识别模型。例如上传两种不同格式的发票图片作为模板，训练的文字识别模型就能识别并提取这两种格式发票上的关键字段。 前提条件 已授权ModelArts服务和对象存储服务（OBS）。 已在文字识别
ModelArts Pro上传的训练数据集存储在OBS中。 管理数据集 数据集存储在OBS中。 数据集的标注信息存储在OBS中。 支持从OBS中导入数据。 训练模型 训练模型使用的数据集存储在OBS中。 训练模型的运行脚本存储在OBS中。 训练模型输出的模型存储在指定的OBS中。
添加标签集 当上传的数据集状态为“未标注数据集”，需要添加标签名称。 单击文本框下方的添加标签。 鼠标移至文本框，单击文本框右侧的删除标签。 新建训练数据集后，勾选当前应用开发所需的训练数据集。 标注数据 由于模型训练过程需要有标签的数据，针对已上传的数据集，您可以手动添加或修改标签，每个标签至少有五个数据。
ModelArts Pro上传的训练数据集存储在OBS中。 管理数据集 数据集存储在OBS中。 数据集的标注信息存储在OBS中。 支持从OBS中导入数据。 训练模型 训练模型使用的数据集存储在OBS中。 训练模型的运行脚本存储在OBS中。 训练模型输出的模型存储在指定的OBS中。
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。
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。
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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