Schritt 2: Trainieren Ihres Modells - Rekognition

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Schritt 2: Trainieren Ihres Modells

In diesem Schritt trainieren Sie Ihr Modell. Die Trainings- und Testdatensätze werden automatisch für Sie konfiguriert. Nach erfolgreichem Abschluss des Trainings können Sie die allgemeinen Bewertungsergebnisse und die Bewertungsergebnisse für einzelne Testbilder sehen. Weitere Informationen finden Sie unter Schulung eines Amazon-Rekognition-Custom-Labels-Modells.

So trainieren Sie Ihr Modell

  1. Wählen Sie auf der Datensatzseite das Modell Train aus. Die folgende Abbildung zeigt die Konsole mit der Schaltfläche für das Zugmodell.

    Konsolenoberfläche für den Datensatz „Räume“ mit der Schaltfläche Modell trainieren, um mit dem Training eines Modells zu beginnen.

  2. Wählen Sie auf der Seite Modell trainieren die Option Modell trainieren aus. Das Bild unten zeigt die Schaltfläche Modell trainieren. Beachten Sie, dass sich der Amazon-Ressourcenname (ARN) für Ihr Projekt im Bearbeitungsfeld Projekt auswählen befindet.

    Seite „Zugmodell“ mit Eingabefeld „Projekt-ARN“ und Schaltfläche „Modell trainieren“.

  3. Auf der Seite Möchten Sie Ihr Modell trainieren? Wählen Sie im Dialogfeld, das in der folgenden Abbildung gezeigt wird, die Option Modell trainieren aus.

    Dialogfeld zum Starten des Modelltrainings mit den Schaltflächen Abbrechen und Modell trainieren.

  4. Wählen Sie nach Abschluss des Trainings den Modellnamen aus. Das Training ist abgeschlossen, wenn der Modellstatus TRAINING_COMPLETED lautet, wie im folgenden Konsolen-Screenshot gezeigt.

    Die Benutzeroberfläche für das Modelltraining zeigt den Status „abgeschlossen“ für das Modell mit dem Namen „Rooms_19.2021-07-13T 10:36:30" mit einem Leistungswert von 0,902 und dem Status „TRAINING_COMPLETED“ an.

  5. Wählen Sie die Schaltfläche Bewerten, um die Bewertungsergebnisse anzuzeigen. Weitere Informationen zum Bewerten eines Modells finden Sie unter Verbessern eines geschulten Amazon Rekognition Custom Labels-Modells.

  6. Wählen Sie Testergebnisse anzeigen, um die Ergebnisse für einzelne Testbilder anzuzeigen. Wie im folgenden Screenshot zu sehen ist, zeigt das Bewertungs-Dashboard Kennzahlen wie F1-Ergebnis, Präzision und Erinnerungsvermögen für jedes Label zusammen mit der Anzahl der Testbilder. Allgemeine Kennzahlen wie Durchschnitt, Genauigkeit und Erinnerungsvermögen werden ebenfalls angezeigt.

    Die Ergebnisse der Modellauswertung zeigen Leistungskennzahlen für 10 Labels.

  7. Nachdem Sie sich die Testergebnisse angesehen haben, wählen Sie den Modellnamen, um zur Modellseite zurückzukehren. Der folgende Screenshot des Leistungs-Dashboards, auf den Sie klicken können, um zur Modellseite zurückzukehren.

    Zwei Beispielbilder von Testergebnissen mit vorhergesagten Bezeichnungen und Konfidenzwerten sowie ein Breadcrumb-Link, um zur Modellseite zurückzukehren.