训练模型

前提条件

已在自然语言处理套件控制台选择“通用文本分类工作流”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，勾选模型训练所使用的“预训练模型”，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”和“训练轮次”。

  • “学习率”用来控制模型的学习速度，范围为(0,1]。
  • “训练轮次”指模型训练中遍历数据集的次数。

确认信息后，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，“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。
• 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”，进入应用开发的“模型评估”步骤，详细操作指引请参见评估模型。