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Actualización más reciente 2023-10-09 GMT+08:00
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¿Cómo realizo entrenamiento incremental en un proyecto ExeML?

Cada ronda de entrenamiento genera una versión de entrenamiento en un proyecto ExeML. Si el resultado de un entrenamiento no es satisfactorio (por ejemplo, si la precisión no es lo suficientemente buena), puede agregar datos de alta calidad o agregar o eliminar etiquetas y volver a realizar el entrenamiento.

  • Actualmente, el entrenamiento incremental solo es compatible con los siguientes tipos de proyectos ExeML: clasificación de imágenes, detección de objetos y clasificación de sonido.
  • Para obtener mejores resultados de entrenamiento, utilice datos de alta calidad para el entrenamiento incremental con el fin de mejorar el rendimiento del etiquetado de datos.

Procedimiento de entrenamiento Incremental

  1. Inicie sesión en la consola de ModelArts y haga clic en ExeML en el panel de navegación izquierdo.
  2. En la página ExeML, haga clic en un nombre de proyecto. Se muestra la página de detalles de ExeML del proyecto.
  3. En la página Label Data, haga clic en la ficha Unlabeled. En la página de fichas Unlabeled, puede agregar imágenes, o agregar o eliminar etiquetas.

    Si agrega imágenes, vuelva a etiquetar las imágenes agregadas. Si agrega o elimina etiquetas, compruebe todas las imágenes y las etiquete de nuevo. También debe comprobar si es necesario agregar nuevas etiquetas para los datos etiquetados.

  4. Una vez etiquetadas todas las imágenes, haga clic en Train en la esquina superior derecha. En el cuadro de diálogo Training Configuration que se muestra, establezca Incremental Training Version en la versión de entrenamiento que se ha completado para realizar entrenamiento incremental basado en esta versión. Establezca otros parámetros como se le solicite.
    Una vez completada la configuración, haga clic en Yes para iniciar el entrenamiento incremental. El sistema cambia automáticamente a la página Train Model. Una vez completado el entrenamiento, puede ver los detalles del entrenamiento, como la precisión del entrenamiento, el resultado de la evaluación y los parámetros de entrenamiento.
    Figura 1 Selección de una versión de entrenamiento incremental
Tema principal: Training Models