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# 使用模型意見回饋改善模型
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模型反饋解決方案使您能夠提供有關模型預測的反饋，並透過人工驗證進行改進。視乎不同案例，只有少數圖像的培訓資料集可以成功使用。可能需要更多註釋的訓練集來建立更準確的模型。使用模型反饋解決方案，您可以透過模型協助建立更大的資料集。

若要安裝和設定模型反饋解決方案，請參閱 [模型反饋解決方案](https://github.com/aws-samples/amazon-rekognition-custom-labels-feedback-solution)。

持續模型改善的工作流程如下：

1. 培訓模型的第一個版本（可能使用小型培訓資料集）。

1. 為模型反饋解決方案提供未有註釋的資料集。

1. 模型反饋解決方案會使用當前模型。它會啟動人工驗證來註釋新資料集。

1. 根據人工反饋，模型反饋解決方案會產生一個清單檔案，您可以使用該清單檔案建立新模型。