训练模型工具参数

适用于 Image Server

训练模型步骤将创建一个深度学习模型，该模型可在整个 ArcGIS 中用于深度学习分析。 可以使用多个参数控制深度学习模型的创建。

根据训练样本创建并保存标注的影像片后，下一步是训练用于推断的深度学习模型。 在训练模型步骤中，您可以指定训练迭代、选择预训练模型或配置用于训练模型的参数。 下表介绍了用于训练模型的配置参数：

参数	描述
预训练模型	使用现有模型。 选择要用于训练的模型。
选择模型类型	从下拉列表中选择训练模型时要使用的模型类型。
最大时期数	设置学习算法在整个训练数据集中运行的次数。
批量大小	设置将通过网络处理的样本数。
学习率	指定训练过程中获取新信息的比率。
骨干模型	指定将用于创建新模型的预配置深度学习神经网络。
验证图像的百分比	指定用于模型验证的训练样本比例。
当模型停止改进时完成训练	当改进停止时停止模型训练。
冻结模型	防止修改预训练模型中骨干图层的权重和偏差。

注：

所有这些参数都与深度学习过程相关。 有关参数的详细信息，请参阅栅格分析中的深度学习。

配置模型后，您可以使用模型进行推断或修改选项并重新运行模型，直到获得所需的结果。 模型训练完成后，下一步是将模型用于推断。 选择运行推断步骤以完成深度学习过程。