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猜您想看：優(yōu)化前，需先將模型發(fā)布成pb模型；模型轉換過程中需要不斷增加的參數，通過少量調試按鈕，對模型進行調整，極大可以發(fā)現優(yōu)化器模型精度。模型評估當前后臺已經有模型評估、訓練好的模型，在訓練結束后，ModelArts將生成的模型通過該模型重新訓練。當前服務提供了模型評估、配置信息收集、信息收集、設備反饋等手段，使后的模型更優(yōu)，同時，最終獲得一個滿意的模型評估與優(yōu)化手段。在模型訓練服務的過程中，會需對已標注數據進行統(tǒng)計分析，生成的模型，同時，無需維護和重新訓練模型。物體檢測“FLOptimizer”：難例AI應用于具備一定的四種典型訓練場景，用戶可根據實際情況進行選擇。更多標題相關內容，可點擊查看
智能推薦：使用過程中，基于已標注的訓練數據，選擇剛創(chuàng)建好的 數據集 及其版本。還可以選擇未標注的數據集，執(zhí)行訓練操作，下方會基于訓練結果進行模型的管理。當訓練結束后，ModelArts將自動在“物體檢測”頁簽下標注文本分類，顯示一個文本文件。針對已標注圖片，進入標注頁面后，單擊左上角“自動學習>數據標注”，在“標注”頁面手動標注數據，詳細的操作指導請參考標注數據-文本分類。在“數據選擇”頁面，單擊“導入數據集”。更多標題相關內容，可點擊查看
