人脸识别速度学习训练模型

模型训练

多层嵌套异常检测学件 > 异常检测模型训练”，添加“异常检测模型训练”代码框。图3 异常检测模型训练单击“异常检测模型训练”代码框左侧的图标。等待模型训练完成。可以通过屏幕打印信息，查看模型训练过程。屏幕会依次打印400个Epochs的模型训练评估结果。父主题：多层嵌套异常检测学件

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训练模型

模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“模型训练”页面下方显示训练详情。查看训练详情模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。图1 模型训练模型如何提升效果检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。

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训练模型

当前服务提供安全帽检测预置模型“saved_model.pb”，请勾选预训练模型。确认信息后，单击“开始训练”。图1 模型训练模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“应用开发>模型训练”页面下方显示训练详情。查看训练详情模型训练完成后，可在“开发应用>模型训练”页面查看“训练详情”。

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训练模型

模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“模型训练”页面下方显示查看训练详情。图1 训练模型查看训练详情模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。图2 模型训练模型如何提升效果检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不

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训练模型

在“参数配置”填写“最大训练轮次”。“最大训练轮次”指模型迭代次数，即训练中遍历数据集的次数，参数范围[30,100]。确认信息后，单击“训练”。模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“模型训练”页面下方显示查看训练详情。查看训练详情模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“

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训练模型

在“模型训练”页面，单击“开始训练”。模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“开发应用>模型训练”页面下方显示查看训练详情。查看训练详情模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。图1 模型训练模型如何提升效果检查是否存在训练数据过少的情

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模型训练

F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练生成一个版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行部署上线的操作。父主题：

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模型训练

模型训练完成音频标注后，可以进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的声音分类模型。由于用于训练的音频，至少有2种以上的分类，每种分类的音频数不少于5个。操作步骤在开始训练之前，需要完成数据标注，然后再开始模型的自动训练。在新版自动学习页面，单击项目名称进入运行总览页

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模型训练

模型训练完成音频标注后，可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的声音分类模型。由于用于训练的音频，至少有2种以上的分类，每种分类的音频数不少于5个。因此在发布训练之前，请确保已标注的音频符合要求，否则下方“开始训练”按钮会处于灰色状态。操作步骤在开始训练之前，需要设置训练参数，然后再开始模型的自动训练。

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训练模型

当前服务提供安全帽检测预置模型“saved_model.pb”，请勾选预训练模型。确认信息后，单击“开始训练”。图1 模型训练模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“应用开发>模型训练”页面下方显示训练详情。查看训练详情模型训练完成后，可在“应用开发>模型训练”页面查看“训练详情”。

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模型训练

模型训练模型训练中除了数据和算法外，开发者花了大量时间在模型参数设计上。模型训练的参数直接影响模型的精度以及模型收敛时间，参数的选择极大依赖于开发者的经验，参数选择不当会导致模型精度无法达到预期结果，或者模型训练时间大大增加。为了降低开发者的专业要求，提升开发者模型训练的开发

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模型训练

是否使用增量学习训练时是否使用增量学习，默认关闭。是否进行集成学习训练时是否进行集成学习，默认开启。开启后训练结果增加模型集成节点，训练结果中生成两个stacking类型的模型包。单击图标，运行AutoML代码框内容。运行结果如图5所示。 AutoML模型训练过程中，会展

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模型训练

模型训练模型训练新建模型训练工程的时候，选择通用算法有什么作用？使用训练模型进行在线推理的推理入口函数在哪里编辑？通过数据集导入数据后，在开发代码中如何获取这些数据？如何在模型训练时，查看镜像中Python库的版本？如何在模型训练时，设置日志级别？如何自定义安装python第三方库？

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模型训练

模型训练模型训练简介创建模型训练工程创建联邦学习工程创建训练服务创建超参优化服务创建Tensorboard 打包训练模型父主题：用户指南

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模型训练

模型训练使用特征工程处理后生成的训练集进行模型训练。创建训练任务（简易编辑器）单击简易编辑器界面右上角的“训练”，弹出“训练配置”对话框，如图1所示。图1 训练任务配置在“训练配置”对话框中配置参数，如表1所示。表1 训练配置参数配置区域参数名称参数描述任务说明

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模型训练

，单击“确认选择”，可以成功选择摄像机。在首页导航栏，进入“模型训练”页面（选择摄像机型号后，模型训练自动解锁），单击“华为训练云服务”进入ModelArts模型训练平台。如果开发者有自己训练好的模型，不需要进入该步骤。其中， ModelArts是面向开发者的一站式AI开发

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训练模型

模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“开发应用>模型训练”页面下方显示查看训练详情。查看训练详情模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。图1 模型训练模型如何提升效果检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。

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训练模型

模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“开发应用>模型训练”页面下方显示查看训练详情。查看训练详情模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。图1 模型训练模型如何提升效果检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。

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训练模型

训练模型”，并配置训练参数，开始训练模型。预训练模型当前服务提供预置预训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”，在“预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。参数配置在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”和“语种”。 “学习率”用来控制模型的学习速度，范围为(0

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训练模型

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，用于训练实体抽取模型。前提条件已在自然语言处理套件控制台选择“通用实体抽取工作流”新建应用，并选择训练数据集，详情请见选择数据。训练模型图1 模型训练在“模型训练”页面配置训练参数，开始训练模型。

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训练模型

训练模型针对已标注完成的训练数据，开始训练模型，您可以查看训练的模型准确率和误差变化。前提条件已在视觉套件控制台选择“无监督车牌检测工作流”新建应用，并已执行完“数据选择”步骤，详情请见选择数据。训练模型图1 训练模型在“模型训练”页面，选择“训练模型”和“车辆场景”。

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