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。

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不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 物体检测数据集中，如果标注框坐标超过图片，将无法识别该图片为已标注图片。 在上传数据时，请选择非加密桶进行上传，否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。

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manifest”格式的文件，其中包含多行，每行是一个JSON格式的标注样例。 前提条件 准备训练数据并上传至OBS目录，详细步骤请参见准备训练数据，数据类型和要求请见训练数据类型介绍。 操作步骤 登录KG服务管理控制台，在左侧菜单栏中选择“我的图谱资产库 > 我的模型”，进入“模型管理”页面。 在模型列表左上方，单击“创建模型”。

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last_notify_time Long 团队标注成员任务邮件最近一次通知时间戳。 pass_rate Double 团队标注成员任务验收审核通过率。 role Integer 团队标注成员角色。 sample_stats SampleStats object 团队标注成员任务样本统计信息。 score

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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。

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人工标注 任务类型：有人工标注和预标注两种。此处以人工标注为例。 标注物：标注模板和项目内标注物至少选取一种。 当选取标注模板后，标注模板内标注物与项目内有重名标注物时会跳出弹窗，提示用户项目内有重名标注物，如需使用该标注物，单击确认后默认选择项目下标注物展示在下方显示框中展示。

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审核比例：从该标注任务所有样本中抽取一定样本作为审核样本。 配置成功后，单击标注任务名称，单击任意一张图片，进行审核。 审核图片标注符合规范，整张图片无错误，则该图片审核通过，勾选“审核通过”，并保存。 审核图片有超过一处标注不符合规范，则该图审核未通过。根据标注任务类型不同，右

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t体。 name：必选字段，标注内容的类别。 pose：必选字段，标注内容的拍摄角度。 truncated：必选字段，标注内容是否被截断（0表示完整）。 occluded：必选字段，标注内容是否被遮挡（0表示未遮挡） difficult：必选字段，标注目标是否难以识别（0表示容易识别）。

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cluster_name String MRS 集群名称。可登录MRS控制台查看。 database_name String 导入表格数据集，数据库名字。 input String 表格数据集，HDFS路径。例如/datasets/demo。 ip String 用户 GaussDB (DWS)集群的IP地址。

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cluster_name String MRS集群名称。可登录MRS控制台查看。 database_name String 导入表格数据集，数据库名字。 input String 表格数据集，HDFS路径。例如/datasets/demo。 ip String 用户GaussDB(DWS)集群的IP地址。

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。 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。 如果分割效果不好，建议检测图片标注，标注质量的好坏直接影响模型训练图像分割效果的好坏。 根据数据量选择适当的学习率和训练轮次。 通过

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支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如MRS、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算； 支持控制流和数据流的分离

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数据和目标数据的标签列修改代码框左侧“# Select data from dataframe”标注下的对应值。 本文以使用“CMF”方法为例。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 迁移操作 > CMF”。 界面新增如图1所示内容。 图1 使用CMF算法迁移数据

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管理员可通过让学员报名的方式进行学习资源的控制 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-报名设置 图14 报名设置1 图15 报名设置2 复制 学习项目支持复制，便于管理员快速创建/编辑 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-复制 图16 复制 可见范围 学习项目支持可见范围内的学员在学员端-知识库进行查看、学习

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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使用自动分组智能标注作业 为了提升智能标注算法精度，可以均衡标注多个类别，有助于提升智能标注算法精度。ModelArts内置了分组算法，您可以针对您选中的数据，执行自动分组，提升您的数据标注效率。 自动分组可以理解为数据标注的预处理，先使用聚类算法对未标注图片进行聚类，再根据聚类

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0：已标注 1：未标注 2：全部 3：条件筛选 path 否 String 导出到OBS的输出路径。导出数据到OBS或者导出为新的数据集时该参数必传。 sample_state 否 String 样本状态。可选样本状态如下： __ALL__：已标注 __NONE__：未标注 __UNCHECK__：待验收

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ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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number is 0. 原因分析 该日志表示数据集中的有效样本量为0，可能有如下原因： 数据未标注。 标注的数据是不符合规格的（如目标检测算法要求标注为矩形框，但是提供数据标注为非矩形框）。 处理方法 请您检查数据是否已标注，或检查数据标注是否符合算法要求。 父主题： 预置算法运行故障

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拆分批次任务 当样本数量庞大时，平台可对批次任务做拆分处理，具体步骤如下： 在左侧菜单栏中单击“标注服务 > 项目管理”。 选择“标注项目”页签，单击项目名称，进入项目内任务列表。 选择“批次任务列表”页签，单击操作栏中的“拆分”。 输入子任务样本数量，子任务样本数量不可大于批次任务的样本总数。

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当团队的成员已完成数据标注，标注作业的创建者可发起验收，对标注结果进行抽验。只有当标注成员存在标注完成的数据时，才可以发起验收，否则发起验收按钮为灰色。 录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“数据准备 >数据标注”，打开数据标注管理页。 选择“我参与的”，选择团队标注作业，单击

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