微调模型

您可以微调“地址标准化”模型，使其适应您的地理区域。 与训练全新模型相比，微调现有模型所需的训练数据量更少，且节省计算资源和时间。

如果模型未能达到预期效果，我们推荐您尝试对模型进行微调。 当模型应用于未经训练的地理区域时，可能会出现上述情况。

您可以在 ArcGIS Pro 的 GeoAI 工具箱中提供的训练文本转换模型工具中微调此模型。

按照以下步骤微调模型：

1. 从 ArcGIS Living Atlas of the World 下载地址标准化模型。
2. 浏览至分析选项卡上的工具。

   

3. 单击地理处理窗格中的工具箱选项卡，选择 GeoAI 工具，然后浏览至文本分析下的训练文本转换模型工具。

   

4. 按照以下说明设置参数选项卡上的变量：
   1. 输入表 - 包含待转换文本以及用于训练模型的已转换目标文本的输入点、线或面要素类或表。
   2. 文本字段 - 输入要素类或表中的文本字段，其中包含待转换文本。
   3. 标注字段 - 输入要素类或表中的文本字段，其中包含用于训练模型的已转换目标文本。
   4. 预训练模型文件 - 选择预训练模型地址标准化的 .dlpk 文件。
   5. 输出模型 - 将存储经训练模型的输出文件夹位置。
   6. 最大轮数 - 100（取决于用于微调模型的迭代次数。 轮数是工具遍历数据所需进行的迭代次数。）
   7. 按照以下说明设置模型参数选项中的变量：

      • 模型骨干（可选）- 指定要用作模型训练架构的预配置神经网络。

      • 批量大小 - 一次处理的行数。 增加批量大小可以提高工具性能；但是随着批量大小增加，所用内存也将随之增加。
      • 序列长度 - 为训练模型而考虑的训练数据（令牌化之后子单词级别）的最大序列长度。 默认值为 512。 这仅适用于具有 HuggingFace 转换器主干的模型。
   8. 使用高级选项以使结果更加准确：
      • 学习率（可选）- 步长用于指示在训练过程中调整模型权重的大小。 如果未指定值，则将自动推断最佳学习率。
      • 验证百分比（可选）- 将用于验证模型的训练样本的百分比。 默认值为 10。
      • 当模型停止改进时停止（可选）- 指定模型训练是在模型不再改进时，还是在达到最大轮数值时停止。
      • 移除 HTML 标签（可选）- 指定是否从输入文本中移除 HTML 标签。
      • 移除 URL（可选）- 指定是否从输入文本中移除 URL。
5. 在环境选项卡上设置变量，选择 CPU 或 GPU 作为处理器类型。

   如果可以，建议您选择 GPU 并设置待使用 GPU 的 GPU ID。

6. 单击运行。

   输出模型将保存到所需位置。