“试验时长”页签分别展示了10个超参组合对应的模型训练时长。 “详情”页签分别展示了10个超参组合的迭代信息、耗时、评估值、超参取值，并支持对每个超参组合重新加入训练。 图4 模型评估结果 在评分页签内选取一个评分最高的模型任务数据，记录其三个超参值。参考7~8，配置最优模型的训练任务并进行训练。 对评分最高的模型再

查看更多 →

果而言的。含义为在被预测为正的样本中实际为正样本的概率。 recall：召回率，又被称为查全率，是针对原样本而言的。含义为在实际为正的样本中被预测为正样本的概率。 support：每类标签出现的次数。 模型训练完成后，可以查看归档的模型文件，如模型训练目录说明所示。 模型训练目录说明

查看更多 →

自定义引擎 通过引擎的镜像地址自定义增加引擎。 主入口 训练任务的入口文件及入口函数。 计算节点规格 模型训练服务提供的计算节点资源，包括CPU和GPU。 用户可以单击选定计算节点资源，并在“计算节点个数”中配置计算节点资源的个数。 计算节点个数 计算节点的个数。 1代表单节点计算

查看更多 →

模型训练 导入SDK 选择数据 特征画像 模型选择 训练模型 测试模型 开发推理 归档模型 父主题： KPI异常检测学件服务

查看更多 →

”。 图2 训练详情 模型如何提升效果 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。

查看更多 →

模型训练 创建图像分类自动学习项目并完成图片标注，训练按钮显示灰色，无法开始训练？ 自动学习项目中，如何进行增量训练？ 自动学习训练后的模型是否可以下载？ 自动学习为什么训练失败？ 自动学习模型训练图片异常？ 自动学习使用子账号单击开始训练出现错误Modelarts.0010 自

查看更多 →

模型训练 自动学习训练作业失败 父主题： 自动学习

查看更多 →

作流，自主构建 文字识别 模板，识别模板图片中的文字，提供高精度的文字识别模型，保证结构化信息提取精度。 通用单模板工作流 通过构建文字识别模板，识别单个板式图片中的文字，提供高精度的文字识别模型，保证结构化信息提取精度。 多模板分类工作流 支持用户自定义多个文字识别模板，通过AI分

查看更多 →

图片区域，上传本地的图片作为测试图片。 上传图片后，右侧会显示文字识别结果，包括“识别区”和对应的“识别结果”。 上传在线图片 单击“在线URL”，切换至“在线URL”页签。在“开始识别”左侧输出框中输入待测试的图片URL地址，或者拖拽测试图片至虚线框内上传图片区域，上传在线图片作为测试图片。

查看更多 →

自动学习模型训练图片异常？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

查看更多 →

模型训练 将样例数据中的训练数据集加载至当前学件项目中，进行数据预处理和模型训练。 单击代码框左下方的“加载数据”，弹出“加载数据”代码框。 也可以单击界面右上角的，在弹出的算子框中，选择“学件 > 多层嵌套异常检测学件 > 加载数据”，添加“加载数据”代码框。 需要配置的参数如下所示，其余参数保持默认值即可。

查看更多 →

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。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”

查看更多 →

训练模型 选择训练数据后，基于已标注的训练数据，选择预训练模型、配置参数，用于训练安全帽检测模型。 前提条件 已创建用于存储数据的OBS桶及文件夹，且数据存储的OBS桶与 ModelArts Pro 在同一区域，详情请见创建OBS桶。 已在ModelArts Pro控制台选择“HiL

查看更多 →

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。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”

查看更多 →

训练详情”，包括“交并比变化情况”和“损失变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 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

查看更多 →

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。

查看更多 →

模型训练 企业A在完成特征选择后，可以单击右下角的“启动训练”按钮，配置训练的超参数并开始训练。 等待训练完成后就可以看到训练出的模型指标。 模型训练完成后如果指标不理想可以重复调整7、8两步的所选特征和超参数，直至训练出满意的模型。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

查看更多 →

训练模型 选择训练数据后，基于已标注的训练数据，选择预训练模型、配置参数，用于训练安全帽检测模型。 前提条件 已创建用于存储数据的OBS桶及文件夹，且数据存储的OBS桶与ModelArts Pro在同一区域，详情请见创建桶。 已在华为HiLens控制台选择“HiLens安全帽检测

查看更多 →

目前不支持复杂背景（如户外自然场景、防伪水印等）和文字扭曲图像的文字识别。 用于训练多模板分类器的训练集，需要把各个模板的训练图片打包成一个文件夹并压缩成“zip”包，“zip”包文件大小不超过10M。 例如训练“保险单”模板的训练集，需要把同模板的保险单图片打包成一个文件夹并压缩成“zip”包。 步骤2：新建应用

查看更多 →

只需要客户自己上传标注图片，就可以在线完成模型训练、评估、发布。 图3 零售场景 物流场景 物流场景需要处理各种格式的票据图片，用户可以通过简单的标注生成自己的专属模板，实现关键字段的自动识别和提取。 特点：对各种格式的票据图片，可制作模板实现关键字段的自动识别和提取。 优势：支

查看更多 →

创建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务的用户。 开发环境 模型训练运行的环境信息。WEB版训练模型的开发环境为“简易编辑器”，在线IDE版训练模型的开发环境为实际创建的WEB IDE环境。模型训练工程创建后，可通过“开发环境”下拉框切换环境。 进入训练工程编辑页面，编辑训练代码。 复制已有的训练工程，生成新的训练工程。

查看更多 →