Behebung von Trainingsfehlern - Rekognition
JSONRangfolge von Zeilenfehlern

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Behebung von Trainingsfehlern

Anhand der Zusammenfassung des Manifests können Sie Liste der Fehler beim Inhalt des Terminal-Manifests und Liste der Fehler bei der Überprüfung von Nichtterminalleitungen JSON, die während des Trainings aufgetreten sind, identifizieren. Sie müssen Manifest-Inhaltsfehler beheben. Wir empfehlen, dass Sie auch Fehler beheben, die sich nicht auf die JSON Terminalleitung beziehen. Weitere Informationen zu bestimmten Fehlern und Lösungen finden Sie unter Fehler bei der Überprüfung von JSON Nichtterminalzeilen und Endgültige Manifest-Inhaltsfehler.

Sie können den für das Training verwendeten Trainings- oder Testdatensatz korrigieren. Alternativ können Sie die Korrekturen in den Validierungsmanifestdateien für Training und Test vornehmen und sie zum Trainieren des Modells verwenden.

Nachdem Sie Ihre Korrekturen vorgenommen haben, müssen Sie das/die aktualisierte(n) Manifest(e) importieren und das Modell erneut trainieren. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen einer Manifestdatei.

Das folgende Verfahren zeigt, wie Sie die Manifestzusammenfassung verwenden, um endgültige Manifest-Inhaltsfehlern zu beheben. Das Verfahren zeigt Ihnen auch, wie Sie JSON Leitungsfehler in den Trainings- und Testvalidierungsmanifesten lokalisieren und beheben können.

So beheben Sie Trainingsfehler bei Amazon Rekognition Custom Labels

  1. Laden Sie die Dateien mit den Validierungsergebnissen herunter. Die Dateinamen lauten 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 Die Manifestzusammenfassung verstehen.

  4. Gehen Sie in der Zusammenfassung des Manifests das error_line_indices Array durch training und korrigieren Sie die Fehler training_manifest_with_validation.json an den entsprechenden JSON Zeilennummern. Weitere Informationen finden Sie unter Die Manifeste mit Validierungsergebnissen von Trainings und Tests verstehen.

  5. Iterieren Sie durch das error_line_indices Array hinein 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 Trainieren eines Amazon Rekognition Custom Labels-Modells.

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

JSONRangfolge von Zeilenfehlern

Die folgenden JSON Zeilenfehler werden zuerst erkannt. Wenn einer dieser Fehler auftritt, wird die Überprüfung von JSON Leitungsfehlern gestoppt. Sie müssen diese Fehler beheben, bevor Sie einen der anderen JSON Zeilenfehler beheben können

  • MISSING_SOURCE_REF

  • ERROR_INVALID_SOURCE_REF_FORMAT

  • ERROR_NEIN_ LABEL ATTRIBUTES

  • ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT

  • ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_METADATA_FORMAT

  • ERROR_MISSING_BOUNDING_BOX_CONFIDENCE

  • ERROR_ _ MISSING _ _ID CLASS MAP

  • ERROR_INVALID_JSON_LINE