修正訓練錯誤 - Rekognition

本文為英文版的機器翻譯版本,如內容有任何歧義或不一致之處,概以英文版為準。

修正訓練錯誤

您可以使用清單檔案摘要來識別訓練期間遇到的 終端機資訊清單內容錯誤清單非終端JSON線驗證錯誤列表。您必須修正清單檔案內容錯誤。我們建議您也修復非終端JSON線路錯誤。如需特定錯誤的資訊,請參閱 非終端JSON生產線驗證錯誤終端清單檔案內容錯誤

您可以修正用於訓練的訓練或測試資料集。或者,您可以在訓練和測試驗證清單檔案中進行修正,並將其用於訓練模型。

完成修正後,您需要匯入更新的清單檔案並重新訓練模型。如需詳細資訊,請參閱建立清單檔案

下列程序會說明如何使用清單檔案摘要修正終端清單檔案內容錯誤。此程序也會示範如何在訓練和測試驗證資訊清單中找出並修正 JSON Line 錯誤。

修正 Amazon Rekognition 自訂標籤訓練錯誤
  1. 下載驗證結果檔案。檔案名稱為 training_manifest_with_validation.jsontesting_manifest_with_validation.jsonmanifest_summary.json。如需詳細資訊,請參閱取得驗證結果

  2. 開啟清單檔案摘要檔案 (manifest_summary.json)。

  3. 修正清單檔案摘要中的任何錯誤。如需詳細資訊,請參閱了解清單檔案摘要

  4. 在清單摘要中,遍歷數error_line_indicestraining並修復相應JSON行號中training_manifest_with_validation.json的錯誤。如需詳細資訊,請參閱了解培訓和測試驗證結果清單檔案

  5. 遍歷數error_line_indicestesting並修復相應JSON行號中testing_manifest_with_validation.json的錯誤。

  6. 使用驗證清單檔案作為訓練和測試資料集來重新訓練模型。如需詳細資訊,請參閱培訓 Amazon Rekognition 自訂標籤模型

如果您正在使用 AWS SDK並選擇修正訓練或測試驗證資料資訊清單檔案中的錯誤,請在TrainingDataTestingData輸入參數中使用驗證資料資訊清單檔案的位置CreateProjectVersion。如需詳細資訊,請參閱培訓模型 (SDK)

JSON行錯誤優先順序

首先檢測到以下JSON行錯誤。如果發生任何這些錯誤,系統就會停止 JSON「明細行」錯誤的驗證。您必須先修正這些錯誤,才能修正任何其他 JSON Line 錯誤

  • MISSING_SOURCE_REF

  • ERROR_INVALID_SOURCE_REF_FORMAT

  • ERROR_ 否 _ LABEL ATTRIBUTES

  • ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT

  • ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_METADATA_FORMAT

  • ERROR_MISSING_BOUNDING_BOX_CONFIDENCE

  • ERROR_ _ MISSING CLASS MAP _ 身份證

  • ERROR_INVALID_JSON_LINE