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# Erreurs définitives de contenu de manifeste
<a name="tm-debugging-aggregate-errors"></a>

Cette rubrique décrit les [Liste des erreurs de contenu du manifeste du terminal](tm-debugging.md#tm-error-category-combined-terminal) signalées dans le récapitulatif du manifeste. Le récapitulatif du manifeste inclut un code d’erreur et un message pour chaque erreur détectée. Pour plus d’informations, consultez [Présentation du récapitulatif du manifeste](tm-debugging-summary.md). Les erreurs définitives de contenu de manifeste n’empêchent pas le signalement des [Liste des erreurs de validation de ligne JSON non terminales](tm-debugging.md#tm-error-category-non-terminal-errors). 

## ERROR\$1TOO\$1MANY\$1INVALID\$1ROWS\$1IN\$1IN\$1MANIFEST
<a name="tm-error-ERROR_TOO_MANY_INVALID_ROWS_IN_MANIFEST"></a>

### Message d’erreur
<a name="tm-error-message-ERROR_TOO_MANY_INVALID_ROWS_IN_MANIFEST"></a>

Le fichier manifeste contient trop de lignes non valides. 

### En savoir plus
<a name="tm-error-description-ERROR_TOO_MANY_INVALID_ROWS_IN_MANIFEST"></a>

Une erreur `ERROR_TOO_MANY_INVALID_ROWS_IN_MANIFEST` se produit quand trop de lignes JSON contiennent du contenu non valide.

Vous ne pouvez pas utiliser la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition pour corriger une erreur `ERROR_TOO_MANY_INVALID_ROWS_IN_MANIFEST`.

**Pour corriger l’erreur ERROR\$1TOO\$1MANY\$1INVALID\$1ROWS\$1IN\$1IN\$1MANIFEST**

1. Vérifiez le manifeste pour détecter les erreurs de ligne JSON. Pour plus d’informations, consultez [Présentation des manifestes de résultats de validation des entraînements et des tests](tm-debugging-scope-json-line.md).

1.  Corrigez les lignes JSON présentant des erreurs. Pour plus d’informations, consultez [Erreurs non définitives de validation de ligne JSON](tm-debugging-json-line-errors.md). 



## ERROR\$1IMAGES\$1IN\$1MULTIPLE\$1S3\$1BUCKETS
<a name="tm-error-ERROR_IMAGES_IN_MULTIPLE_S3_BUCKETS"></a>

### Message d’erreur
<a name="tm-error-message-ERROR_IMAGES_IN_MULTIPLE_S3_BUCKETS"></a>

Le fichier manifeste contient des images provenant de plusieurs compartiments S3.

### En savoir plus
<a name="tm-error-description-ERROR_IMAGES_IN_MULTIPLE_S3_BUCKETS"></a>

Un manifeste ne peut référencer que des images stockées dans un seul compartiment. Chaque ligne JSON stocke l’emplacement Amazon S3 de l’emplacement d’une image sous forme de valeur `source-ref`. Dans l’exemple suivant, le nom du compartiment est *my-bucket*. 

```
"source-ref": "s3://my-bucket/images/sunrise.png"
```

Vous ne pouvez pas utiliser la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition pour corriger cette erreur.

**Pour corriger l’erreur `ERROR_IMAGES_IN_MULTIPLE_S3_BUCKETS`**
+ Assurez-vous que toutes vos images se trouvent dans le même compartiment Amazon S3 et que la valeur `source-ref` de chaque ligne JSON fait référence au compartiment dans lequel vos images sont stockées. Autrement, vous pouvez aussi choisir un compartiment Amazon S3 préféré, et supprimer les lignes JSON où `source-ref` ne fait pas référence à ce dernier. 



## ERROR\$1INVALID\$1PERMISSIONS\$1IMAGES\$1S3\$1BUCKET
<a name="tm-error-ERROR_INVALID_PERMISSIONS_IMAGES_S3_BUCKET"></a>

### Message d’erreur
<a name="tm-error-message-ERROR_INVALID_PERMISSIONS_IMAGES_S3_BUCKET"></a>

Les autorisations du compartiment S3 d’images ne sont pas valides.

### En savoir plus
<a name="tm-error-description-ERROR_INVALID_PERMISSIONS_IMAGES_S3_BUCKET"></a>

Les autorisations du compartiment Amazon S3 contenant les images sont incorrectes.

Vous ne pouvez pas utiliser la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition pour corriger cette erreur.

**Pour corriger l’erreur `ERROR_INVALID_PERMISSIONS_IMAGES_S3_BUCKET`**
+ Vérifiez les autorisations du compartiment contenant les images. La valeur `source-ref` d’une image contient l’emplacement du compartiment. 



## ERROR\$1INVALID\$1IMAGES\$1S3\$1BUCKET\$1OWNER
<a name="tm-error-ERROR_INVALID_IMAGES_S3_BUCKET_OWNER"></a>

### Message d’erreur
<a name="tm-error-message-ERROR_INVALID_IMAGES_S3_BUCKET_OWNER"></a>

Identifiant de propriétaire non valide pour le compartiment S3 d’images.

### En savoir plus
<a name="tm-error-description-ERROR_INVALID_IMAGES_S3_BUCKET_OWNER"></a>

Le propriétaire du compartiment contenant les images d’entraînement ou de test est différent de celui du compartiment contenant le manifeste d’entraînement ou de test. Vous pouvez utiliser la commande suivante pour rechercher le propriétaire d’un compartiment.

```
aws s3api get-bucket-acl --bucket amzn-s3-demo-bucket
```

L’élément `OWNER` `ID` doit correspondre à celui des compartiments stockant les images et les fichiers manifestes.

**Pour corriger l’erreur ERROR\$1INVALID\$1IMAGES\$1S3\$1BUCKET\$1OWNER**

1. Choisissez le propriétaire souhaité des compartiments d’entraînement, de test, de sortie et d’images. Celui-ci doit être autorisé à utiliser la fonctionnalité Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition.

1. Pour chaque compartiment n’appartenant pas actuellement au propriétaire souhaité, créez un compartiment Amazon S3 appartenant au propriétaire préféré. 

1. Copiez le contenu de l’ancien compartiment dans le nouveau compartiment. Pour plus d’informations, consultez [Comment copier tous les objets d’un compartiment Amazon S3 vers un autre ?](https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/move-objects-s3-bucket/).



Vous ne pouvez pas utiliser la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition pour corriger cette erreur.

## ERROR\$1INSUFFICIENT\$1IMAGES\$1PER\$1LABEL\$1FOR\$1AUTOSPLIT
<a name="tm-error-ERROR_INSUFFICIENT_IMAGES_PER_LABEL_FOR_AUTOSPLIT"></a>

### Message d’erreur
<a name="tm-error-message-ERROR_INSUFFICIENT_IMAGES_PER_LABEL_FOR_AUTOSPLIT"></a>

Le fichier manifeste ne contient pas suffisamment d’images étiquetées par étiquette pour permettre le fractionnement automatique.

### En savoir plus
<a name="tm-error-description-ERROR_INSUFFICIENT_IMAGES_PER_LABEL_FOR_AUTOSPLIT"></a>

Pendant l’entraînement du modèle, vous pouvez créer un jeu de données de test en utilisant 20 % des images du jeu de données d’entraînement. L’erreur ERROR\$1INSUFFICIENT\$1IMAGES\$1PER\$1LABEL\$1FOR\$1AUTOSPLIT se produit lorsqu’il n’y a pas assez d’images pour créer un jeu de données de test acceptable.

Vous ne pouvez pas utiliser la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition pour corriger cette erreur.

**Pour corriger l’erreur ERROR\$1INSUFFICIENT\$1IMAGES\$1PER\$1LABEL\$1FOR\$1AUTOSPLIT**
+ Ajoutez d’autres images étiquetées à votre jeu de données d’entraînement. Il est possible d’ajouter des images dans la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition en ajoutant des images au jeu de données d’entraînement, ou des lignes JSON au manifeste d’entraînement. Pour plus d’informations, consultez [Gestion des jeux de données](managing-dataset.md).



## ERROR\$1MANIFEST\$1TOO\$1FEW\$1LABELS
<a name="tm-error-ERROR_MANIFEST_TOO_FEW_LABELS"></a>

### Message d’erreur
<a name="tm-error-message-ERROR_MANIFEST_TOO_FEW_LABELS"></a>

Le fichier manifeste contient trop peu d’étiquettes.

### En savoir plus
<a name="tm-error-description-ERROR_MANIFEST_TOO_FEW_LABELS"></a>

Les jeux de données d’entraînement et de test exigent un nombre minimum d’étiquettes. Le minimum dépend si le jeu de données est trains/tests un modèle capable de détecter les étiquettes au niveau de l'image (classification) ou si le modèle détecte les emplacements des objets. Si le jeu de données d’entraînement est fractionné pour créer un jeu de données de test, le nombre d’étiquettes du jeu de données est déterminé après le fractionnement du jeu de données d’entraînement. Pour plus d’informations, consultez [Directives et quotas dans Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition](limits.md).

**Pour corriger l’erreur ERROR\$1MANIFEST\$1TOO\$1FEW\$1LABELS (Console)**

1. Ajoutez de nouvelles étiquettes au jeu de données. Pour plus d’informations, consultez [Gestion des étiquettes](md-labels.md). 

1. Ajoutez les nouvelles étiquettes aux images du jeu de données. Si votre modèle détecte des étiquettes de niveau image, consultez [Attribution d’étiquettes au niveau de l’image à une image](md-assign-image-level-labels.md). Si votre modèle détecte les emplacements d’objets, consultez [Étiquetage des objets à l’aide de cadres de délimitation](md-localize-objects.md).



**Pour corriger l’erreur ERROR\$1MANIFEST\$1TOO\$1FEW\$1LABELS (Ligne JSON)**
+ Ajoutez des lignes JSON pour les nouvelles images comportant de nouvelles étiquettes. Pour plus d’informations, consultez [Création d’un fichier manifeste](md-create-manifest-file.md). Quand votre modèle détecte des étiquettes de niveau image, vous ajoutez de nouveaux noms d’étiquettes au champ `class-name`. Par exemple, l’étiquette de l’image suivante est *Sunrise*.

  ```
  {
      "source-ref": "s3://bucket/images/sunrise.png",
      "testdataset-classification_Sunrise": 1,
      "testdataset-classification_Sunrise-metadata": {
          "confidence": 1,
          "job-name": "labeling-job/testdataset-classification_Sunrise",
          "class-name": "Sunrise",
          "human-annotated": "yes",
          "creation-date": "2018-10-18T22:18:13.527256",
          "type": "groundtruth/image-classification"
      }
  }
  ```

   Si votre modèle détecte les emplacements d’objets, ajoutez de nouvelles étiquettes à `class-map`, comme illustré dans l’exemple suivant.

  ```
  {
  	"source-ref": "s3://custom-labels-bucket/images/IMG_1186.png",
  	"bounding-box": {
  		"image_size": [{
  			"width": 640,
  			"height": 480,
  			"depth": 3
  		}],
  		"annotations": [{
  			"class_id": 1,
  			"top": 251,
  			"left": 399,
  			"width": 155,
  			"height": 101
  		}, {
  			"class_id": 0,
  			"top": 65,
  			"left": 86,
  			"width": 220,
  			"height": 334
  		}]
  	},
  	"bounding-box-metadata": {
  		"objects": [{
  			"confidence": 1
  		}, {
  			"confidence": 1
  		}],
  		"class-map": {
  			"0": "Echo",
  			"1": "Echo Dot"
  		},
  		"type": "groundtruth/object-detection",
  		"human-annotated": "yes",
  		"creation-date": "2018-10-18T22:18:13.527256",
  		"job-name": "my job"
  	}
  }
  ```

  Vous devez mapper la table de la carte des classes aux annotations des cadres de délimitation. Pour plus d’informations, consultez [Localisation d’objets dans les fichiers manifestes](md-create-manifest-file-object-detection.md).

## ERROR\$1MANIFEST\$1TOO\$1MANY\$1LABELS
<a name="tm-error-ERROR_MANIFEST_TOO_MANY_LABELS"></a>

### Message d’erreur
<a name="tm-error-message-ERROR_MANIFEST_TOO_MANY_LABELS"></a>

Le fichier manifeste contient trop d’étiquettes.

#### En savoir plus
<a name="tm-error-description-ERROR_MANIFEST_TOO_MANY_LABELS"></a>

Le nombre d’étiquettes uniques dans le manifeste (jeu de données) est supérieur à la limite autorisée. Si le jeu de données d’entraînement est fractionné pour créer un jeu de données de test, le nombre d’étiquettes est déterminé après le fractionnement. 

**Pour corriger l’erreur ERROR\$1MANIFEST\$1TOO\$1MANY\$1LABELS (Console)**
+ Supprimez des étiquettes du jeu de données. Pour plus d’informations, consultez [Gestion des étiquettes](md-labels.md). Les étiquettes sont automatiquement supprimées des images et des cadres de délimitation du jeu de données.



**Pour corriger l’erreur ERROR\$1MANIFEST\$1TOO\$1MANY\$1LABELS (Ligne JSON)**
+ Manifestes avec lignes JSON au niveau de l’image : si l’image possède une seule étiquette, supprimez les lignes JSON des images utilisant l’étiquette souhaitée. Si la ligne JSON contient plusieurs étiquettes, supprimez uniquement l’objet JSON correspondant à l’étiquette souhaitée. Pour plus d’informations, consultez [Ajout de plusieurs étiquettes au niveau de l’image à une image](md-create-manifest-file-classification.md#md-dataset-purpose-classification-multiple-labels). 

  Manifestes avec lignes JSON d’emplacement d’objets : supprimez le cadre de délimitation et les informations associées à l’étiquette que vous souhaitez supprimer. Procédez ainsi pour chaque ligne JSON contenant l’étiquette souhaitée. Vous devez supprimer l’étiquette du tableau `class-map` et les objets correspondants dans le tableau `objects` et `annotations`. Pour plus d’informations, consultez [Localisation d’objets dans les fichiers manifestes](md-create-manifest-file-object-detection.md).

## ERROR\$1INSUFFICIENT\$1LABEL\$1OVERLAP
<a name="tm-error-ERROR_INSUFFICIENT_LABEL_OVERLAP"></a>

### Message d’erreur
<a name="tm-error-message-ERROR_INSUFFICIENT_LABEL_OVERLAP"></a>

Moins de \$1\$1 % de chevauchement d’étiquettes entre les fichiers manifestes d’entraînement et de test.

### En savoir plus
<a name="tm-error-description-ERROR_INSUFFICIENT_LABEL_OVERLAP"></a>

Il y a moins de 50 % de chevauchement entre les noms d’étiquette du jeu de données de test et ceux du jeu de données d’entraînement.

**Pour corriger l’erreur ERROR\$1INSUFFICIENT\$1LABEL\$1OVERLAP (Console)**
+ Supprimez les étiquettes du jeu de données d’entraînement. Autrement, vous pouvez aussi ajouter des étiquettes plus courantes à votre jeu de données de test. Pour plus d’informations, consultez [Gestion des étiquettes](md-labels.md). Les étiquettes sont automatiquement supprimées des images et des cadres de délimitation du jeu de données.



**Pour corriger l’erreur ERROR\$1INSUFFICIENT\$1LABEL\$1OVERLAP en supprimant les étiquettes du jeu de données d’entraînement (Ligne JSON)**
+ Manifestes avec lignes JSON de niveau image : si l’image possède une seule étiquette, supprimez la ligne JSON de l’image utilisant l’étiquette souhaitée. Si la ligne JSON contient plusieurs étiquettes, supprimez uniquement l’objet JSON correspondant à l’étiquette souhaitée. Pour plus d’informations, consultez [Ajout de plusieurs étiquettes au niveau de l’image à une image](md-create-manifest-file-classification.md#md-dataset-purpose-classification-multiple-labels). Procédez ainsi pour chaque ligne JSON du manifeste contenant l’étiquette que vous souhaitez supprimer.

  Manifestes avec lignes JSON d’emplacement d’objets : supprimez le cadre de délimitation et les informations associées à l’étiquette que vous souhaitez supprimer. Procédez ainsi pour chaque ligne JSON contenant l’étiquette souhaitée. Vous devez supprimer l’étiquette du tableau `class-map` et les objets correspondants dans le tableau `objects` et `annotations`. Pour plus d’informations, consultez [Localisation d’objets dans les fichiers manifestes](md-create-manifest-file-object-detection.md).

**Pour corriger l’erreur ERROR\$1INSUFFICIENT\$1LABEL\$1OVERLAP en ajoutant des étiquettes communes au jeu de données de test (Ligne JSON)**
+ Ajoutez au jeu de données de test des lignes JSON incluant des images étiquetées avec des étiquettes déjà présentes dans le jeu de données d’entraînement. Pour plus d’informations, consultez [Création d’un fichier manifeste](md-create-manifest-file.md).

## ERROR\$1MANIFEST\$1TOO\$1FEW\$1USABLE\$1LABELS
<a name="tm-error-ERROR_MANIFEST_TOO_FEW_USABLE_LABELS"></a>

### Message d’erreur
<a name="tm-error-message-ERROR_MANIFEST_TOO_FEW_USABLE_LABELS"></a>

Le fichier manifeste contient trop peu d’étiquettes utilisables.

### En savoir plus
<a name="tm-error-description-ERROR_MANIFEST_TOO_FEW_USABLE_LABELS"></a>

Un manifeste d’entraînement peut contenir des lignes JSON au format d’étiquette de niveau image et au format d’emplacement d’objets. En fonction du type de lignes JSON trouvé dans le manifeste d’entraînement, la fonctionnalité Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition choisit de créer un modèle qui détecte les étiquettes de niveau image, ou un modèle qui détecte les emplacements d’objets. La fonctionnalité Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition filtre les enregistrements JSON valides pour les lignes JSON qui ne correspondent pas au format choisi. L’erreur ERROR\$1MANIFEST\$1TOO\$1FEW\$1USABLE\$1LABELS se produit lorsque le nombre d’étiquettes dans le manifeste du type de modèle choisi est insuffisant pour entraîner le modèle.

Un minimum d’une étiquette est obligatoire pour entraîner un modèle détectant les étiquettes de niveau image. Un minimum de deux étiquettes est obligatoire pour entraîner un modèle détectant les emplacements d’objets. 

**Pour corriger l’erreur ERROR\$1MANIFEST\$1TOO\$1FEW\$1USABLE\$1LABELS (Console)**

1. Vérifiez le champ `use_case` dans le récapitulatif du manifeste.

1. Ajoutez d’autres étiquettes au jeu de données d’entraînement pour le cas d’utilisation (niveau image ou localisation d’objet) correspondant à la valeur de `use_case`. Pour plus d’informations, consultez [Gestion des étiquettes](md-labels.md). Les étiquettes sont automatiquement supprimées des images et des cadres de délimitation du jeu de données.

**Pour corriger l’erreur ERROR\$1MANIFEST\$1TOO\$1FEW\$1USABLE\$1LABELS (Ligne JSON)**

1. Vérifiez le champ `use_case` dans le récapitulatif du manifeste.

1. Ajoutez d’autres étiquettes au jeu de données d’entraînement pour le cas d’utilisation (niveau image ou localisation d’objet) correspondant à la valeur de `use_case`. Pour plus d’informations, consultez [Création d’un fichier manifeste](md-create-manifest-file.md).



## ERROR\$1INSUFFICIENT\$1USABLE\$1LABEL\$1OVERLAP
<a name="tm-error-ERROR_INSUFFICIENT_USABLE_LABEL_OVERLAP"></a>

### Message d’erreur
<a name="tm-error-message-ERROR_INSUFFICIENT_USABLE_LABEL_OVERLAP"></a>

Moins de \$1\$1 % de chevauchement d’étiquettes utilisables entre les fichiers manifestes d’entraînement et de test.

### En savoir plus
<a name="tm-error-description-ERROR_INSUFFICIENT_USABLE_LABEL_OVERLAP"></a>

 

Un manifeste d’entraînement peut contenir des lignes JSON au format d’étiquette de niveau image et au format d’emplacement d’objets. En fonction des formats trouvés dans le manifeste d’entraînement, la fonctionnalité Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition choisit de créer un modèle qui détecte les étiquettes de niveau image, ou un modèle qui détecte les emplacements d’objets. La fonctionnalité Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition les enregistrements JSON valides pour les lignes JSON qui ne correspondent pas au format de modèle choisi. L’erreur ERROR\$1INSUFFICIENT\$1USABLE\$1LABEL\$1OVERLAP se produit lorsqu’il y a moins de 50 % de chevauchement entre les étiquettes d’entraînement et de test utilisées.

**Pour corriger l’erreur ERROR\$1INSUFFICIENT\$1USABLE\$1LABEL\$1OVERLAP (Console)**
+ Supprimez les étiquettes du jeu de données d’entraînement. Autrement, vous pouvez aussi ajouter des étiquettes plus courantes à votre jeu de données de test. Pour plus d’informations, consultez [Gestion des étiquettes](md-labels.md). Les étiquettes sont automatiquement supprimées des images et des cadres de délimitation du jeu de données.



**Pour corriger l’erreur ERROR\$1INSUFFICIENT\$1USABLE\$1LABEL\$1OVERLAP en supprimant les étiquettes du jeu de données d’entraînement (Ligne JSON)**
+ Jeux de données utilisés pour détecter les étiquettes de niveau image : si l’image possède une seule étiquette, supprimez la ligne JSON de l’image qui utilise l’étiquette souhaitée. Si la ligne JSON contient plusieurs étiquettes, supprimez uniquement l’objet JSON correspondant à l’étiquette souhaitée. Pour plus d’informations, consultez [Ajout de plusieurs étiquettes au niveau de l’image à une image](md-create-manifest-file-classification.md#md-dataset-purpose-classification-multiple-labels). Procédez ainsi pour chaque ligne JSON du manifeste contenant l’étiquette que vous souhaitez supprimer.

  Jeux de données utilisés pour détecter les emplacements d’objets : supprimez le cadre de délimitation et les informations associées à l’étiquette que vous souhaitez supprimer. Procédez ainsi pour chaque ligne JSON contenant l’étiquette souhaitée. Vous devez supprimer l’étiquette du tableau `class-map` et les objets correspondants dans le tableau `objects` et `annotations`. Pour plus d’informations, consultez [Localisation d’objets dans les fichiers manifestes](md-create-manifest-file-object-detection.md).

**Pour corriger l’erreur ERROR\$1INSUFFICIENT\$1USABLE\$1LABEL\$1OVERLAP en ajoutant des étiquettes communes au jeu de données de test (Ligne JSON)**
+ Ajoutez au jeu de données de test des lignes JSON incluant des images étiquetées avec des étiquettes déjà présentes dans le jeu de données d’entraînement. Pour plus d’informations, consultez [Création d’un fichier manifeste](md-create-manifest-file.md).



## ERROR\$1FAILED\$1IMAGES\$1S3\$1COPY
<a name="tm-error-ERROR_FAILED_IMAGES_S3_COPY"></a>

### Message d’erreur
<a name="tm-error-message-ERROR_FAILED_IMAGES_S3_COPY"></a>

Échec de la copie d’images à partir du compartiment S3.

### En savoir plus
<a name="tm-error-description-ERROR_FAILED_IMAGES_S3_COPY"></a>

Le service n’a pu copier aucune des images du jeu de données. 

Vous ne pouvez pas utiliser la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition pour corriger cette erreur.

**Pour corriger l’erreur ERROR\$1FAILED\$1IMAGES\$1S3\$1COPY**

1. Vérifiez les autorisations associées à vos images.

1. Si vous en utilisez AWS KMS, vérifiez la politique relative aux compartiments. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Déchiffrer des fichiers chiffrés avec AWS Key Management Service](su-encrypt-bucket.md#su-kms-encryption).

## Le fichier manifeste contient trop d’erreurs définitives.
<a name="tm-error-message-ERROR_TOO_MANY_RECORDS_IN_ERROR"></a>



Il existe trop de lignes JSON contenant des erreurs définitives de contenu.

**Pour corriger l’erreur `ERROR_TOO_MANY_RECORDS_IN_ERROR`**
+ Réduisez le nombre de lignes JSON (images) présentant des erreurs définitives de contenu. Pour plus d’informations, consultez [Erreurs définitives de contenu de manifeste](#tm-debugging-aggregate-errors). 

Vous ne pouvez pas utiliser la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition pour corriger cette erreur.