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评估模型 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。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法、数据,不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。
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评估模型 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。往往不能一次性获得一个满意的模型,需要反复的调整算法参数、数据,不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。
评估模型 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。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法、数据,不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标,如准确率、召回率等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。
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支持一键部署模型和技能到边缘设备Atlas 500,并在华为HiLens平台上进行模型管理和技能管理。 适用场景 气象智能预测等场景。 优势 模型精度高,识别速度快,更新模型简便。
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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。
跳至“应用开发”页面,开始开发技能。 步骤3:选择数据 在“数据选择”页面,单击“新建训练数据集”,右侧弹出“新建数据集”页面。 根据数据存储位置和数据标注情况,按表1填写数据集基本信息,然后单击“确定”。
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使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。
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