003-数据处理组件 数据处理 SMOTE过采样 SMOTE算法的基本思想就是采用KNN技术对少数类别样本进行分析和模拟,并将人工模拟的新样本添加到数据集中,进而使原始数据中的类别不再严重失衡。 输入 输入一个数据集。 填写过采样率、过采样依赖的标签列与过采样标签。 输出 SMOTE过采样后的数据集。 算子参数 参数名称 是否必选 参数描述 默认值 过采样率 是 过采样扩充的样本数占当前该标签样本
图像分类训练操作说明 数据提交后,可以在导航中找到【训练模型】,按以下步骤操作,启动模型训练: 注:1.启动训练前请确保数据已经标注完成,否则无法启动训练 下述训练功能点中,标注为星号(*)的功能为非必要选择项,可根据实际需求考虑是否使用 ① 选择模型 选择此次训练的模型 ② 添加数据 添加训练数据 先选择数据集,再按分类选择数据集里的图片,可从多个数据集选择图片 训练时间与数据量大小有关,100
五、文本智能标注原理说明 训练模型过程中,通常需要经历数据集准备(标注)、任务网络配置开发、模型的训练和部署等重要过程。很多时候,模型训练在数据准备阶段遇到数据量不足的问题,使模型开发过程迟迟不能启动。 平台推出的文本智能标注功能,目标是通过少量的已标注数据样本,来获得大规模的智能标注数据,通过减少人工逐一校验的工作,使用智能标注数据来训练小型网络模型,以获得效果和性能更优的模型预测服务。
输出层的大小必须为数字的个数10 predict = fluid.layers.fc( input=img, size=10, act='softmax') return predict def multilayer_perceptron(): """ 定义多层感知机分类器: 含有两个隐藏层(全连接层)的多层感知器 其中前两个隐藏层的激活函数采用 ReLU,输出层的激活函数用
体验本地demo 点击「本地demo体验」即可在立即上传图片进行预测 接入摄像头 使用接入摄像头功能首先需要添加摄像头,请参考第②步,完成后按照第③步操作 注:服务启动后也可参考「模型发布」模块的技术文档进行开发使用,本文档主要介绍IEC使用功能 激活错误码 错误码 文案 描述 4001 parameters missing. 参数缺失 4002 parameters invalid.
体验本地demo 点击「本地demo体验」即可在立即上传图片进行预测 接入摄像头 使用接入摄像头功能首先需要添加摄像头,请参考第②步,完成后按照第③步操作 注:服务启动后也可参考「模型发布」模块的技术文档进行开发使用,本文档主要介绍IEC使用功能 激活错误码 错误码 文案 描述 4001 parameters missing. 参数缺失 4002 parameters invalid.
API调试平台)-示例代码 ,用于帮助开发者在线调试接口,查看在线调用的请求内容和返回结果、复制和下载示例代码等功能,简单易用。
打开EasyEdge.log,查看日志错误,根据提示处理 缺失DLL,请使用 https://www.dependencywalker.com/ 查看相应模块依赖DLL缺失哪些,请自行下载安装 6. 启动失败,报错NotDecrypted? Windows下使用,当前用户名不能为中文,否则无法正确加载模型。 7.
模型不合法 体验本地demo 点击「本地demo体验」即可在立即上传图片进行预测 接入摄像头 使用接入摄像头功能首先需要添加摄像头并创建告警规则,请参考第②步和第③步,完成后按照第④步操作 注:服务启动后也可参考「模型发布」模块的技术文档进行开发使用,本文档主要介绍IEC使用功能 ②添加摄像头 导航栏点击「我的摄像头」-「添加摄像头」,定义摄像头名称、备注后即可添加摄像头。
查看在线调用的请求内容和返回结果、复制和下载示例代码等功能,简单易用。