トレーニングエラーの修正

マニフェストの概要を使用して、トレーニング中に発生した ターミナルマニフェストコンテンツエラーのリスト と 非ターミナルJSONライン検証エラーのリスト を特定します。マニフェストコンテンツエラーは修正する必要があります。また、非ターミナルJSON行エラーを修正することをお勧めします。特定のエラーについては、「非ターミナルJSONライン検証エラー」および「ターミナルマニフェストコンテンツエラー」を参照してください。

トレーニングに使用したトレーニングデータセットまたはテストデータセットを修正できます。または、トレーニングとテストの検証マニフェストファイルに修正を加え、それを使用してモデルをトレーニングすることもできます。

修正を加えたら、更新したマニフェストをインポートしてモデルを再トレーニングする必要があります。詳細については、「マニフェストファイルの作成」を参照してください。

次の手順は、マニフェストの概要を使用して、ターミナルマニフェストコンテンツエラーを修正する方法です。この手順では、トレーニングおよびテストの検証マニフェストでJSON行エラーを見つけて修正する方法も示します。

Amazon Rekognition Custom Labels のトレーニングエラーを修正するには

1. 検証結果ファイルをダウンロードします。ファイル名は、training_manifest_with_validation.json、testing_manifest_with_validation.json、manifest_summary.json です。詳細については、「検証結果の取得」を参照してください。

2. マニフェストサマリーファイル (manifest_summary.json) を開きます。

3. マニフェストの概要のエラーを修正します。詳細については、「マニフェストの概要について」を参照してください。

4. マニフェストの概要で、 の error_line_indices 配列を反復処理trainingし、対応するJSON行番号training_manifest_with_validation.jsonの のエラーを修正します。詳細については、「トレーニングとテストの検証結果マニフェストを理解する」を参照してください。

5. の error_line_indices配列を繰り返し処理testingし、対応するJSON行番号の testing_manifest_with_validation.jsonのエラーを修正します。

6. 検証マニフェストファイルをトレーニングデータセットとテストデータセットとして使用して、モデルを再トレーニングします。詳細については、「Amazon Rekognition Custom Labels モデルをトレーニングする」を参照してください。

を使用して AWS SDKいて、トレーニングまたはテスト検証データマニフェストファイルのエラーを修正する場合は、 の検証データマニフェストファイルの場所TrainingDataを使用し、パラメータを にTestingData入力しますCreateProjectVersion。詳細については、「モデルのトレーニング (SDK)」を参照してください。

JSON 行エラーの優先順位

次のJSON行エラーが最初に検出されます。これらのエラーのいずれかが発生すると、JSON行エラーの検証は停止します。他のJSON行エラーを修正する前に、これらのエラーを修正する必要があります。

• MISSING_SOURCE_REF

• ERROR_INVALID_SOURCE_REF_FORMAT

• ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES

• ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT

• ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_METADATA_FORMAT

• ERROR_MISSING_BOUNDING_BOX_CONFIDENCE

• ERROR_MISSINGCLASS_MAP_ID

• ERROR_INVALID_JSON_LINE