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更新时间：2021-07-27 GMT+08:00
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如何提升模型训练效果？

在模型构建过程中，您可能需要根据训练结果，不停的调整数据、训练参数或模型，以获得一个满意的模型。

更新模型时，可以通过如下几方面提升模型训练效果：

  • 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。
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