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Referência: arquivo de resumo dos resultados do treinamento

O resumo dos resultados do treinamento contém métricas que é possível usar para avaliar seu modelo. O arquivo de resumo também é usado para exibir métricas na página de resultados do treinamento do console. O arquivo de resumo é armazenado em um bucket do Amazon S3 após o treinamento. Para obter o arquivo de resumo, chame DescribeProjectVersion. Para ver um código demonstrativo, consulte Acessando o arquivo de resumo e o instantâneo do manifesto de avaliação () SDK.

Arquivo de resumo

A seguir JSON está o formato do arquivo de resumo.

EvaluationDetails (seção 3)

Informações gerais sobre a tarefa de treinamento. Isso inclui o ARN projeto ao qual o modelo pertence ()ProjectVersionArn), a data e a hora em que o treinamento foi concluído, a versão do modelo que foi avaliada (EvaluationEndTimestamp) e uma lista de rótulos detectados durante o treinamento (Labels). Também está incluído o número de imagens usadas para treinamento (NumberOfTrainingImages) e avaliação (NumberOfTestingImages).

AggregatedEvaluationResults (seção 1)

É possível usar AggregatedEvaluationResults para avaliar o desempenho geral do modelo treinado quando usado com o conjunto de dados de teste. As métricas agregadas estão incluídas para as métricas Precision, Recall e F1Score. Para detecção de objetos (a localização do objeto em uma imagem), as métricas AverageRecall (mAR) e AveragePrecision (mAP) são retornadas. Para classificação (o tipo de objeto em uma imagem), uma métrica de matriz de confusão é retornada.

LabelEvaluationResults (seção 2)

É possível usar labelEvaluationResults para avaliar o desempenho de rótulos individuais. Os rótulos são classificados pela pontuação F1 de cada rótulo. As métricas incluídas são Precision, Recall, F1Score e Threshold (usadas para classificação).

O nome do arquivo é formatado da seguinte maneira: EvaluationSummary-ProjectName-VersionName.json.

{
  "Version": "integer",
  // section-3
  "EvaluationDetails": {
    "ProjectVersionArn": "string",
    "EvaluationEndTimestamp": "string",
    "Labels": "[string]",
    "NumberOfTrainingImages": "int",
    "NumberOfTestingImages": "int"
  },
  // section-1
  "AggregatedEvaluationResults": {
    "Metrics": {
      "Precision": "float",
      "Recall": "float",
      "F1Score": "float",
      // The following 2 fields are only applicable to object detection
      "AveragePrecision": "float",
      "AverageRecall": "float",
      // The following field is only applicable to classification
      "ConfusionMatrix":[
        {
          "GroundTruthLabel": "string",
          "PredictedLabel": "string",
          "Value": "float"
        },
        ...
      ],
    }
  },
  // section-2
  "LabelEvaluationResults": [
    {
      "Label": "string",
      "NumberOfTestingImages", "int",
      "Metrics": {
        "Threshold": "float",
        "Precision": "float",
        "Recall": "float",
        "F1Score": "float"
      },
    },
    ...
  ]
}