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2024.10
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Document Understanding Modern Projects User Guide
Last updated 2024年11月11日
迁移传统项目
Use the instructions from this page to migrate a a project based on AI Center. There are two main steps in migrating a project:
- Export the dataset from the project based on AI Center.
- 将数据集导入新式项目。
- 目前,不支持导入超过 3000 页的数据集。只能成功导入前 3000 页,导入任何其他页面都将失败。例如,如果您的数据集包含 2999 页,并且您尝试导入 4 页的文档,则该过程将不会成功。
- 批次名称和相应的批次结果当前不可用。如果您的数据已组织为批次,则系统不会显示此信息,但会保存此信息。
导入数据集后,系统即会开始模型训练。训练完成后,将显示模型分数。要查看详细的模型分数,请选择分数,然后选择“详细模型分数”。
此操作将带您进入衡量页面,您可以在其中访问详细的模型指标。
当使用相同的数据集训练 ML 两次时,您可以观察到略有不同的模型指标。发生这种情况的原因如下:
- 初始化:机器学习使用需要初始猜测的优化方法来触发优化算法。由于这些算法的不可预测性,每次训练期间不同的初始猜测可能会导致不同的结果。
- 随机状态:某些算法在其操作中使用随机性。例如,在训练神经网络时,随机梯度下降和小批量梯度下降等过程会引入随机性。因此,即使初始模型参数和数据集相同,模型的性能在不同的运行中也可能有所不同。
- 正则化:某些算法包含鼓励模型保持较小权重的惩罚项。由于涉及随机性,模型每次都可以使用不同的权重集运行。
但是,请务必注意,这些细微差别并不一定意味着一个模型优于或不如另一个模型。即使指标略有不同,只要差异不是很大,模型理解数据的能力基本上保持不变。此外,多次重复此过程并取平均值应该会产生类似的性能指标。
对于传统项目,有多种方法可用于导出数据。并非所有类型的导出数据都可以导入到新式项目中。为比较两种项目类型的模型结果,请按“训练集和验证集”筛选文档,然后选择“选择搜索结果”以导出数据集。有关各个选项的更多信息,请查看以下表格。
导出类型 | 导出数据 | 导入的数据会发生什么情况 |
---|---|---|
当前搜索结果 | 导出当前筛选的数据集。与“训练集和验证集”筛选器一起使用。 | 标记为“训练”的文档用于训练模型。标记为“验证”的文档用于衡量模型性能。
提示:要比较两种项目类型之间的模型结果,请始终将数据集导出和导入为“训练和验证”。
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全部已添加标签 | 从数据集中导出所有带批注的文档:
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架构 | 导出字段列表及其各自的设置。 | 如果没有架构,则导入架构。如果已定义架构,则导入将失败。 |
全部 | 导出所有带注释和不带注释的文档。 |
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