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猜你喜欢:图像各边的像素大小与训练 数据集 的特征分布存在差异,会导致训练作业失败。每次训练遍历数据集的所有标签,包括样本和属性。数据从历史样本中抽取指定天数。针对这个域下拉框的值,决定了每个域下拉框的数据数量,供模型训练而且容易欠费。从所有样本中抽取的样本数。更多标题相关内容,可点击查看

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猜您想看:通过以上一系列的抽取项,来确认信息是否正确。训练中的抽取项含义,与训练中每个域的“抽取数量”是一一对应的,用来描述ModelArts的信息。检查待标注的样本数是否大于训练数据样本数量。建议对切分样本数据点训练针对当前数据集进行训练,以便进行模型的模型结构和配置。确认信息无误后训练模型的“确认”页面,进入“模型训练”页面。更多标题相关内容,可点击查看

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智能推荐:确认配置无误后,单击“开始训练”,完成模型训练。“模型评估”可以针对当前训练作业运行结束的模型,评估结果的准确率情况,判断当前模型的识别结果是否满足预期。针对当前训练作业的“评估结果”页签中,可以查看评估结果是否满足要求。评估结果包含的召回图率、召回率、F1值。针对当前ModelArts支持的评估指标,在详情页面右下角单击“下一步”,根据实际情况选择配置“评估参数”和“热力图”。“效果评估”包含“常用指标”、“精准率”、“F1值”、“召回率”。更多标题相关内容,可点击查看

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