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# 參考：訓練結果摘要檔案
<a name="im-summary-file"></a>

訓練結果摘要會包含可用於評估模型的指標。摘要檔案也可用於在主控台訓練結果頁面中顯示指標。摘要檔案會在訓練後存放在 Amazon S3 儲存貯體中。若要取得摘要檔案，請致電 `DescribeProjectVersion`。如需範例程式碼，請參閱 [存取摘要檔案和評估清單檔案快照 (SDK)](im-access-summary-evaluation-manifest.md)。

## 摘要檔案
<a name="im-summary-reference"></a>

下列 JSON 採用摘要檔案的格式。



**EvaluationDetails (區段 3)**  
訓練任務的概觀資訊。這包括模型所屬專案的 ARN (`ProjectVersionArn)`、訓練完成的日期和時間、評估的模型版本 (`EvaluationEndTimestamp`)，以及訓練期間偵測到的標籤清單 (`Labels`)。還包括用於訓練 (`NumberOfTrainingImages`) 和評估 (`NumberOfTestingImages`) 的影像數目。

**AggregatedEvaluationResults (區段 1)**  
與測試資料集搭配使用時，您可以使用 `AggregatedEvaluationResults` 來評估訓練過模型的整體效能。包含 `Precision`、`Recall` 和 `F1Score` 指標的彙總指標。針對物件偵測 (影像上的物件位置)，會傳回 `AverageRecall` (mAR) 和 `AveragePrecision` (mAP) 指標。針對分類 (影像中的物件類型)，會傳回混淆矩陣指標。

**LabelEvaluationResults (區段 2)**  
您可以使用 `labelEvaluationResults` 來評估個別標籤的效能。標籤會按每個標籤的 F1 分數排序。包含的指標為 `Precision`、`Recall`、`F1Score`、和 `Threshold` (用於分類)。

檔案名稱採下列格式：`EvaluationSummary-ProjectName-VersionName.json`。

```
{
  "Version": "integer",
  // section-3
  "EvaluationDetails": {
    "ProjectVersionArn": "string",
    "EvaluationEndTimestamp": "string",
    "Labels": "[string]",
    "NumberOfTrainingImages": "int",
    "NumberOfTestingImages": "int"
  },
  // section-1
  "AggregatedEvaluationResults": {
    "Metrics": {
      "Precision": "float",
      "Recall": "float",
      "F1Score": "float",
      // The following 2 fields are only applicable to object detection
      "AveragePrecision": "float",
      "AverageRecall": "float",
      // The following field is only applicable to classification
      "ConfusionMatrix":[
        {
          "GroundTruthLabel": "string",
          "PredictedLabel": "string",
          "Value": "float"
        },
        ...
      ],
    }
  },
  // section-2
  "LabelEvaluationResults": [
    {
      "Label": "string",
      "NumberOfTestingImages", "int",
      "Metrics": {
        "Threshold": "float",
        "Precision": "float",
        "Recall": "float",
        "F1Score": "float"
      },
    },
    ...
  ]
}
```