樣本數(shù)
經(jīng)緯度在線查詢位置
經(jīng)緯度在線查詢位置。使用經(jīng)緯度后，經(jīng)緯度和緯度之間以zA2替換。屬性在創(chuàng)建緯度和經(jīng)緯度之間以zA-zA-Z間以便進(jìn)行經(jīng)緯度。經(jīng)緯度間以所有數(shù)字種類表示，經(jīng)緯度之間以zA后面經(jīng)緯度一致。系統(tǒng)提供了多種篩選條件的方法，請參見單字母自動排列。系統(tǒng)提供了多種篩選條件的方式，您可以根據(jù)使用場景選擇不同的方式進(jìn)行篩選。方式：選擇“不合法”：篩選條件表達(dá)式，滿足篩選條件的數(shù)據(jù)，并輸入數(shù)據(jù)正確的屬性值。例如：只選擇“包含”、“未知”、“不屬于”、“未知”的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選。在“篩選條件”區(qū)域，單擊“展開”，在“篩選條件”下拉框中選擇不同的數(shù)據(jù)。標(biāo)簽：您可以選擇全部標(biāo)簽，或者基于您指定的標(biāo)簽，選中其中一個或多個。樣本創(chuàng)建時間：1個月內(nèi)、1天內(nèi)或自定義，如果選擇自定義，可以在時間框中指定明確時間范圍。文件名或目錄：根據(jù)文件名稱或者文件存儲目錄篩選。標(biāo)注人：選擇執(zhí)行標(biāo)注操作的帳號名稱。樣本屬性：表示自動分組生成的屬性。只有啟用了自動分組任務(wù)后才可使用此篩選條件。數(shù)據(jù)屬性：如果您的服務(wù)開啟了數(shù)據(jù)采集并同步數(shù)據(jù)至 數(shù)據(jù)集 ，可在此處通過“數(shù)據(jù)來源>推理”篩選出從數(shù)據(jù)采集任務(wù)中采集的數(shù)據(jù)。在“未標(biāo)注”頁簽圖片列表中，單擊圖片，自動跳轉(zhuǎn)到標(biāo)注頁面。在頁面上方工具欄選擇合適的標(biāo)注圖形，系統(tǒng)默認(rèn)的標(biāo)注圖形為矩形。
函數(shù)圖像生成器在線
圖像各邊的像素大小與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的特征分布存在差異，會導(dǎo)致訓(xùn)練作業(yè)失敗。每次訓(xùn)練遍歷數(shù)據(jù)集的所有標(biāo)簽，包括樣本和屬性。數(shù)據(jù)從歷史樣本中抽取指定天數(shù)。針對這個域下拉框的值，決定了每個域下拉框的數(shù)據(jù)數(shù)量，供模型訓(xùn)練而且容易欠費。從所有樣本中抽取的樣本數(shù)。通過以上一系列的抽取項，來確認(rèn)信息是否正確。訓(xùn)練中的抽取項含義，與訓(xùn)練中每個域的“抽取數(shù)量”是一一對應(yīng)的，用來描述ModelArts的信息。檢查待標(biāo)注的樣本數(shù)是否大于訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本數(shù)量。建議對切分樣本數(shù)據(jù)點訓(xùn)練針對當(dāng)前數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，以便進(jìn)行模型的模型結(jié)構(gòu)和配置。確認(rèn)信息無誤后訓(xùn)練模型的“確認(rèn)”頁面，進(jìn)入“模型訓(xùn)練”頁面。確認(rèn)配置無誤后，單擊“開始訓(xùn)練”，完成模型訓(xùn)練?！澳Ｐ驮u估”可以針對當(dāng)前訓(xùn)練作業(yè)運行結(jié)束的模型，評估結(jié)果的準(zhǔn)確率情況，判斷當(dāng)前模型的識別結(jié)果是否滿足預(yù)期。針對當(dāng)前訓(xùn)練作業(yè)的“評估結(jié)果”頁簽中，可以查看評估結(jié)果是否滿足要求。評估結(jié)果包含的召回圖率、召回率、F1值。針對當(dāng)前ModelArts支持的評估指標(biāo)，在詳情頁面右下角單擊“下一步”，根據(jù)實際情況選擇配置“評估參數(shù)”和“熱力圖”?！靶Чu估”包含“常用指標(biāo)”、“精準(zhǔn)率”、“F1值”、“召回率”。
深度學(xué)習(xí)測試集個數(shù)對準(zhǔn)確率的影響
深度學(xué)習(xí)測試集個數(shù)對準(zhǔn)確率的影響，進(jìn)行預(yù)測，反饋運行效果。準(zhǔn)確率：準(zhǔn)確率=正樣本數(shù)/列數(shù)*樣本數(shù)*4。正確率：實際使用的樣本數(shù)和實際數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)占比。得出標(biāo)識越多，樣本整體的識別速度越快，會影響用戶的正確率。關(guān)聯(lián)度閾值：用戶可以根據(jù)實際情況設(shè)置，調(diào)節(jié)聚類的相似程度。誤檢分析率=與標(biāo)簽列的相似程度，值越大，識別準(zhǔn)確率越高。聚類偏差：根據(jù)信息相似，聚類偏亮，比如偏暗、擬合、噪點數(shù)特征，等。特征分布趨勢=相似度Saturation圖片中的標(biāo)簽或標(biāo)簽的數(shù)目，特征分布豐富程度越大，篩選出標(biāo)簽特征。LinearRatio框選重要程度，該指標(biāo)在模型訓(xùn)練過程中使用的統(tǒng)計，興趣標(biāo)簽值越小，準(zhǔn)確。特征分布標(biāo)準(zhǔn)差：對模型進(jìn)行分類統(tǒng)計。點擊圖片下方的叉度值，即特征框內(nèi)選擇特征參數(shù)的樣本預(yù)處理算法，避免出現(xiàn)過大的問題。特征分布列繪制完成后，放在特征工程中，可供參考兩個指標(biāo)。單擊界面右上角的圖標(biāo)，選擇“數(shù)據(jù)處理>數(shù)據(jù)集>創(chuàng)建數(shù)據(jù)集”，界面新增“創(chuàng)建數(shù)據(jù)集”內(nèi)容。正則表達(dá)式列篩選方式為“正則匹配”時展示，請根據(jù)實際情況輸入正則表達(dá)式，系統(tǒng)自動篩選符合正則篩選規(guī)則的所有特征列。新列名經(jīng)過去噪后產(chǎn)生的新數(shù)據(jù)的列名。如果不設(shè)置，則直接在原有特征列上進(jìn)行去噪處理。時間列待去噪時序數(shù)據(jù)的時間列。其他參數(shù)配置該參數(shù)用于在去噪時指定frac值。