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优化效果 通过模型迭代、检查并优化训练数据、选择高精度模型等方法，能够提升模型效果。 模型迭代 一个模型很难一次性就训练到最佳的效果，通常会需要结合模型评估报告和校验结果不断扩充数据和调优。 为此平台提供了模型迭代功能，即当模型训练完毕后，会生成一个最新的版本号，首次V1、之后V2……以此类推。可以通过调整训练数据和算法，多次训练，以获得适合业务需求的模型效果。

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效果优化 通过模型迭代、检查并优化训练数据、选择高精度模型等方法，能够提升模型效果。 模型迭代 一个模型很难一次性就训练到最佳的效果，通常会需要结合模型评估报告和校验结果不断扩充数据和调优。 为此平台提供了模型迭代功能，即当模型训练完毕后，会生成一个最新的版本号，首次V1、之后V2……以此类推。可以通过调整训练数据和算法，多次训练，以获得适合业务需求的模型效果。

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效果优化 通过模型迭代、检查并优化训练数据，能够提升模型效果。 模型迭代 一个模型很难一次性就训练到最佳的效果，通常会需要结合模型评估报告和校验结果不断扩充数据和调优。 为此平台提供了模型迭代功能，即当模型训练完毕后，会生成一个最新的版本号，首次V1、之后V2……以此类推。可以通过调整训练数据和算法，多次训练，以获得适合业务需求的模型效果。

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评估效果 模型评估 模型训练完成后，可以在「我的模型」列表中查看该模型的效果。 「完整评估结果」页面中将记录整体评估的报告，包括该模型整体的F1-score、精确率、召回率。可以切换查看训练集与自定义测试集的效果评估报告。

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效果评估 模型评估报告 训练完成后，可以在【我的模型】列表中看到模型效果，以及详细的模型评估报告。 「完整评估结果」页面中将记录整体评估与详细评估的报告，包括该模型整体的准确率、F1-score、精确率、召回率，以及评估样本具体数据情况，各分类的精确值、F1-Score、召回值等指标。

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比如设备相似、音调相似、环境相似等等 识别错误的音频人耳是否能明显分辨 发布模型为API通过调用接口充分测试 将声音分类模型发布为API后，调用接口进行批量测试，在测试过程中同样重点关注上述三点内容。 如何提升模型效果 在充分测试模型效果基础上，如果发现模型效果欠佳，建议根据以下顺序分析并提升模型效果。

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图片组件 将“图片“组件拖至画布，点击右侧“选择图片“： 当然，图片组件提供了如下属性，供用户打造个性化效果： 注意：用户可随意调整图片的尺寸，因此不提供“填充模式“选项。 上传图片的要求如下： 尺寸支持最大2MB。 格式支持jpg、png、gif、svg格式。 图片文件名支持中英文字符、数字、下划线(_)，限制1-50个字符。 累计可以上传100张图片。

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图片去摩尔纹 接口描述 去除翻拍电脑、手机等显示屏照片中的摩尔纹，使图片更加清晰。示例图如下： 在线调试 您可以在 示例代码中心 中调试该接口 ，可进行签名验证、查看在线调用的请求内容和返回结果、示例代码的自动生成。

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