Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

# Memperbaiki kesalahan pelatihan
<a name="tm-debugging-fixing-validation-errors"></a>

Anda menggunakan ringkasan manifes untuk mengidentifikasi [Daftar kesalahan konten manifes terminal](tm-debugging.md#tm-error-category-combined-terminal) dan [Daftar kesalahan validasi baris JSON non-terminal](tm-debugging.md#tm-error-category-non-terminal-errors) ditemui selama pelatihan. Anda harus memperbaiki kesalahan konten manifes. Kami menyarankan Anda juga memperbaiki kesalahan JSON Line non-terminal. Untuk informasi tentang kesalahan tertentu, lihat [Kesalahan Validasi Jalur JSON Non-Terminal](tm-debugging-json-line-errors.md) dan[Kesalahan konten manifes terminal](tm-debugging-aggregate-errors.md).

Anda dapat membuat perbaikan pada kumpulan data pelatihan atau pengujian yang digunakan untuk pelatihan. Atau, Anda dapat membuat perbaikan dalam pelatihan dan pengujian file manifes validasi dan menggunakannya untuk melatih model. 

Setelah melakukan perbaikan, Anda perlu mengimpor manifes yang diperbarui dan melatih kembali modelnya. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Membuat file manifes](md-create-manifest-file.md).

Prosedur berikut menunjukkan cara menggunakan ringkasan manifes untuk memperbaiki kesalahan konten manifes terminal. Prosedur ini juga menunjukkan kepada Anda cara menemukan dan memperbaiki kesalahan JSON Line dalam manifes validasi pelatihan dan pengujian. 

**Untuk memperbaiki kesalahan pelatihan Label Kustom Rekognition Amazon**

1. Unduh file hasil validasi. **Nama file adalah training\_manifest\_with\_validation.json, *testing\_manifest\_with\_validation.json dan manifest\_summary.json*.** Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mendapatkan hasil validasi](tm-debugging-getting-validation-data.md). 

1. Buka file ringkasan manifes (*manifest\_summary.json*). 

1. Perbaiki kesalahan apa pun dalam ringkasan manifes. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Memahami ringkasan manifes](tm-debugging-summary.md).

1. Dalam ringkasan manifes, ulangi melalui `error_line_indices` array `training` dan perbaiki kesalahan `training_manifest_with_validation.json` pada nomor JSON Line yang sesuai. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Memahami manifestasi hasil validasi pelatihan dan pengujian](tm-debugging-scope-json-line.md).

1. Iterasi melalui `error_line_indices` array `testing` dan perbaiki kesalahan `testing_manifest_with_validation.json` pada nomor JSON Line yang sesuai.

1. Latih kembali model menggunakan file manifes validasi sebagai kumpulan data pelatihan dan pengujian. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Melatih model Label Kustom Rekognition Amazon](training-model.md). 

Jika Anda menggunakan AWS SDK dan memilih untuk memperbaiki kesalahan dalam pelatihan atau file manifes data validasi pengujian, gunakan lokasi file manifes data validasi dalam parameter [TrainingData](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_TrainingData)dan [TestingData](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_TestingData)input untuk. [CreateProjectVersion](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_CreateProjectVersion) Untuk informasi selengkapnya, lihat [Melatih model (SDK)](training-model.md#tm-sdk). 

## Prioritas kesalahan baris JSON
<a name="tm-debugging-json-line-error-precedence"></a>

Kesalahan JSON Line berikut terdeteksi terlebih dahulu. Jika salah satu kesalahan ini terjadi, validasi kesalahan JSON Line dihentikan. Anda harus memperbaiki kesalahan ini sebelum Anda dapat memperbaiki kesalahan JSON Line lainnya 
+ MISSING\_SOURCE\_REF
+ ERROR\_INVALID\_SOURCE\_REF\_FORMAT
+ ERROR\_NO\_LABEL\_ATTRIBUTES
+ ERROR\_INVALID\_LABEL\_ATTRIBUTE\_FORMAT
+ ERROR\_INVALID\_LABEL\_ATTRIBUTE\_METADATA\_FORMAT
+ ERROR\_MISSING\_BOUNDING\_BOX\_CONFIDENCE
+ ERROR\_MISSING\_CLASS\_MAP\_ID
+ ERROR\_INVALID\_JSON\_LINE