Behebung von Trainingsfehlern

Sie verwenden die Zusammenfassung des Manifests, um zu identifizieren, Terminal-Manifest-Inhaltsfehler was Ihnen während des Trainings Fehler bei der Überprüfung von JSON-Zeilen außerhalb des Terminals begegnet ist. Sie müssen Fehler im Manifest beheben. Außerdem empfehlen wir die Behebung von -JSON-Line-Fehlern, die sich nicht auf das Terminal beziehen. Informationen zu bestimmten Fehlern finden Sie unter Fehler bei der Überprüfung von JSON-Zeilen ohne Terminal undTerminal-Manifest-Inhaltsfehler.

Sie können Korrekturen an dem für das Training verwendeten Trainings- oder Testdatensatz vornehmen. Alternativ können Sie die Korrekturen in den Manifestdateien für die Trainings- und Testvalidierung vornehmen und sie zum Trainieren des Modells verwenden.

Nachdem Sie Ihre Korrekturen vorgenommen haben, müssen Sie die aktualisierten Manifeste (e) importieren und das Modell neu trainieren. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen einer Manifestdatei.

Im folgenden Verfahren wird gezeigt, wie Sie mithilfe der Manifestübersicht Fehler im Terminal-Manifest beheben. Das Verfahren zeigt Ihnen auch, wie Sie JSON-Line-Fehler in den Trainings- und Testvalidierungsmanifesten finden und beheben können.

So beheben Sie Amazon Rekognition Custom Labels Trainingsfehler

1. Laden Sie die Dateien mit den Validierungsergebnissen herunter. Die Dateinamen sind training_manifest_with_validation.json, testing_manifest_with_validation.json und manifest_summary.json. Weitere Informationen finden Sie unter Abrufen der Validierungsergebnisse.

2. Öffnen Sie die Manifest-Zusammenfassungsdatei (manifest_summary.json).

3. Korrigieren Sie alle Fehler in der Manifestzusammenfassung. Weitere Informationen finden Sie unter Verstehen der Manifestübersicht.

4. In der Manifestzusammenfassung iterieren Sie das error_line_indices Array in training und korrigieren Sie die Fehler training_manifest_with_validation.json an den entsprechenden JSON-Zeilennummern. Weitere Informationen finden Sie unter Grundlegendes zu den Ergebnissen der Trainings- und Testvalidierung.

5. Iterieren Sie das error_line_indices Array in testing und korrigieren Sie die Fehler testing_manifest_with_validation.json an den entsprechenden JSON-Zeilennummern.

6. Trainieren Sie das Modell erneut, indem Sie die Validierungsmanifestdateien als Trainings- und Testdatensätze verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter Schulung eines Amazon-Rekognition-Custom-Labels-Modells.

Wenn Sie das AWS SDK verwenden und sich dafür entscheiden, die Fehler in den Manifestdateien der Trainings- oder Testvalidierungsdaten zu beheben, verwenden Sie den Speicherort der Validierungsdatenmanifestdateien in den TestingDataEingabeparametern TrainingDataund CreateProjectVersion. Weitere Informationen finden Sie unter Ein Modell trainieren (SDK).

Priorität von JSON-Zeilenfehlern

Die folgenden JSON-Line-Fehler werden zuerst erkannt. Wenn einer dieser Fehler auftritt, wird die Überprüfung von JSON-Line-Fehlern gestoppt. Sie müssen diese Fehler beheben, bevor Sie die anderen JSON-Line-Fehler beheben können.

• FEHLENDER_QUELLENREFERENZ

• ERROR_INVALID_SOURCE_REF_FORMAT

• FEHLER: NO_LABEL_ATTRIBUTES

• ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT

• ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_METADAT_FORMAT

• ERROR_MISSING_BOUNDING_BOX_CONFIDENCE

• FEHLER_FEHLENDER_KLASSENKARTE_ID

• ERROR_INVALID_JSON_LINE