深度学习的植物分类识别_分类&映射-华为云

分类&映射

分类&映射查看已有分类映射创建/复制/编辑分类映射管理分类映射父主题：运营对象管理

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分类设置

音视频文件归类后，您也可以在分类设置页面，单击对应分类行的“分类视频”，即可检索到该类别下所有的文件。您可以单击分类行的“删除”，删除不需要的类别。对于父类和子类的删除，该分类下的音视频文件的处理方式是不同的，如下所示：若删除的类别有父类，则原来属于该分类下的音视频文件将自动划分到父类中。

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文档分类

小、形态完好，在大盘见底、芯片见底后，也基本成为了最强的几只标的。形态最好的容大，率先历史新高，成为了新的材料龙头；形态次之的深科技，今天也创下了历史新高，将成为新的封测龙头；形态再次之的紫光国微，即将历史新高，可能成为新的设计龙头。查看对话", "lang": "zh"

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新建分类

在设置分类页面，单击“新增”。输入类别名称，完成分类的添加。若需添加多个，可单击“新增”，继续添加。若需删除某个分类，可直接单击该分类后的“删除”。图1 输入类别名称父主题：应用上架

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智能分类

超级API 支持对各类卡证和票据的单张图像识别，也支持多种卡证票据的任意组合混贴场景的分类识别。调用更加便捷直接统一调用一个API即可完成对各种卡、证、票的识别，无需在调用时判断图像类型，也不用再对每种数据分别调用不同的API，降低了集成使用的复杂度。价格更优惠价格详情请参考OCR服务价格计算器。

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功能介绍

支持多机多卡环境下的模型分布式训练，大幅度提升模型训练的速度，满足海量样本数据加速训练的需求。图17 支持训练过程多个GPU运行指标监控支持在线模型评估，在不进行模型发布的前提下直接查看模型解译的效果，支持上传文件、WMTS和WMS图层进行模型评估。集成主流深度学习框架，包括Py

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指标分类

ared_used_size_mb 服务从内存池分配已使用的共享内存 mb sap_hanadb_memory_service_shared_used_percent 服务从内存池分配已使用的共享内存占服务从内存池分配的共享内存比例 percent sap_hanadb_memo

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资源分类

资源分类管理员可以在此进行资源分类的设置，该分类贯穿企业大学学习、考试、测评、调研等不同使用场景，将企业的知识储备按一定依据（如：业务类型或职能等）划分为不同的类目以便于管理。学员可以通过资源分类快速筛选感兴趣的内容自行学习。入口展示图1 入口展示新建资源分类操作路径：

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场景分类

场景分类在场景分类页面自动化运维已定义了服务场景的类型，具体如下：故障处理日常巡检软件部署云服务场景通用场景父主题：设置

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功能介绍

针对专业词汇，支持上传至热词表，增加专业词汇的识别准确率。可定制化针对客户的特定场景需求，定制垂直领域的语音识别模型，识别效果更精确。录音文件识别对于录制的长语音进行识别，转写成文字，提供不同领域模型，具备良好的可扩展性，支持热词定制。产品优势高识别率基于深度学习技术，对特定领域场景的语音识别进行优化，识别率达到业界领先。

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执行作业

体支持的参数请参考表1。表1 常规配置参数算法类型参数名参数描述 XGBoost 学习率控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。树数量定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。树深度

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迁移学习

迁移学习如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。进行特征迁移前，请先完成如下操作：将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。创建迁移数据

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学习项目

通过查看学员培训进度，监控学员学习状态操作路径：培训-学习-学习项目-数据图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据自学记录统计的是学员在知识库进行自学的学习数据统计数据统计的是具体培训资源（实操作业、考试等）的学员学习数据父主题：培训管理

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概要

Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。父主题：基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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算法备案公示

在特定场景中，可替代人快速生成视频内容，以提升内容生成的效率。算法目的意图通过学习语音与表情基系数的关系，实现使用语音生成视频的能力。在使用数据人形象生成视频的场景，包括短视频制作、直播、智能交互等，可快速生成不同台词的视频内容。华为云MetaStudio分身数字人驱动算法

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第三方案例列表

odelArts产品的持续更新和迭代，第三方案例中的界面和步骤可能因时效性而与最新产品有所差异，仅供学习和参考。表1 第三方案例列表分类文章名称作者自动学习 2步打通ModelArts和Astro实现AI应用落地胡琦开发环境想不想让一张静态的照片动起来林欣基于

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训练模型

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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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面，单击数据标注节点的“实例详情”进入数据标注页面，完成数据标注。

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训练模型

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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数据处理简介

数据管理模块在重构升级中，对未使用过数据管理的用户不可见。如果要使用数据管理相关功能，建议提交工单开通权限。 ModelArts平台提供的数据处理功能，基本目的是从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。当数据采集和接入之后，数据一般是不能直接满足训练要求的。为了保

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应用场景

应用场景敏感数据自动识别分类从海量数据中自动发现并分析敏感数据使用情况，基于数据识别引擎，对其储存结构化数据（RDS）和非结构化数据（OBS）进行扫描、分类、分级，解决数据“盲点”，以此做进一步安全防护。用户异常行为分析通过深度行为识别引擎，建立用户行为基线，实现基线外异

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