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# Reglas de validación de archivos de manifiesto
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 Al importar un archivo de manifiesto, Etiquetas personalizadas de Amazon Rekognition aplica reglas de validación para los límites, la sintaxis y la semántica. El esquema SageMaker AI Ground Truth impone la validación de la sintaxis. Para obtener más información, consulte [Salida](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-data-output.html). Las siguientes son las reglas de validación de los límites y la semántica.

**nota**  
Las reglas de invalidez del 20 % se aplican de forma acumulativa a todas las reglas de validación. Si la importación supera el límite del 20 % debido a alguna combinación (por ejemplo, un 15 % de JSON no válido y un 15 % de imágenes no válidas), se producirá un error en la importación. 
Cada objeto del conjunto de datos es una línea del manifiesto. Las líneas en blanco o no válidas también se cuentan como objetos del conjunto de datos.
Las superposiciones son (etiquetas comunes entre la prueba y el entrenamiento)/(etiquetas de entrenamiento).

**Topics**
+ [Límites](#md-validation-rules-limits)
+ [Semántica](#md-validation-rules-semantics)

## Límites
<a name="md-validation-rules-limits"></a>


| Validación | Límite | Se ha producido un error | 
| --- | --- | --- | 
|  Tamaño del archivo de manifiesto  |  1 GB máximo  |  Error  | 
|  Número máximo de líneas para un archivo de manifiesto  |  Máximo de 250 000 objetos de conjunto de datos como líneas en un manifiesto.   |  Error  | 
|  Límite inferior del número total de objetos de conjunto de datos válidos por etiqueta   |  >= 1  |  Error  | 
|  Límite inferior de etiquetas  |  2  |  Error  | 
|  Límite superior de etiquetas  |  <= 250  |  Error  | 
|  Número mínimo de cuadros delimitadores por imagen  |  0  |  Ninguno  | 
|  Número máximo de cuadros delimitadores por imagen  |  50  |  Ninguno  | 

## Semántica
<a name="md-validation-rules-semantics"></a>




| Validación | Límite | Se ha producido un error | 
| --- | --- | --- | 
|  Manifiesto vacío  |    |  Error  | 
|  Falta el objeto source-ref o no se puede acceder a él  |  Número de objetos inferior al 20 %  |  Advertencia  | 
|  Falta el objeto source-ref o no se puede acceder a él  |  Número de objetos > 20 %  |  Error  | 
|  Las etiquetas de prueba no están presentes en el conjunto de datos de entrenamiento   |  Al menos un 50 % se superpone en las etiquetas  |  Error  | 
|  Combinación de ejemplos de etiquetas y objetos para la misma etiqueta en un conjunto de datos. Clasificación y detección de la misma clase en un objeto de conjunto de datos.   |    |  Sin errores ni advertencias  | 
|  Superposición de activos entre la prueba y el entrenamiento   |  No debe haber una superposición entre los conjuntos de datos de prueba y de entrenamiento.   |    | 
|  Las imágenes de un conjunto de datos deben proceder del mismo bucket   |  Se produce un error si los objetos están en un bucket diferente  |  Error  |