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# Regole di convalida per i file manifest
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 Quando importi un file manifest, Amazon Rekognition Custom Labels applica regole di convalida per limiti, sintassi e semantica. Lo schema SageMaker AI Ground Truth impone la convalida della sintassi. Per ulteriori informazioni, consulta [Output](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-data-output.html). Di seguito sono riportate le regole di convalida per i limiti e la semantica.

**Nota**  
Le regole di invalidità del 20% si applicano cumulativamente a tutte le regole di convalida. Se l'importazione supera il limite del 20% a causa di qualsiasi combinazione, come ad esempio il 15% di JSON non valide e il 15% di immagini non valide, l'importazione ha esito negativo. 
Ogni oggetto del set di dati è una riga nel manifest. Anche le righe vuote o non valide vengono conteggiate come oggetti del set di dati.
Le sovrapposizioni sono (etichette comuni tra test e addestramento)/(etichette addestramento).

**Topics**
+ [Limits](#md-validation-rules-limits)
+ [Semantica](#md-validation-rules-semantics)

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


| Convalida | Limite | Errore generato | 
| --- | --- | --- | 
| Dimensione del file manifest | Massimo 1 GB | Errore | 
| Numero massimo di righe per un file manifest | Massimo 250.000 oggetti del set di dati come righe in un manifest.  | Errore | 
| Limite inferiore del numero totale di oggetti di set di dati validi per etichetta  | >=1 | Errore | 
| Limite inferiore sulle etichette | >=2 | Errore | 
| Limite superiore sulle etichette | <= 250 | Errore | 
| Numero minimo di riquadri di delimitazione per immagine | 0 | Nessuno | 
| Numero massimo di riquadri di delimitazione per immagine | 50 | Nessuno | 

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




| Convalida | Limite | Errore generato | 
| --- | --- | --- | 
| Manifest vuoto |  | Errore | 
| Oggetto source-ref mancante/non accessibile | Numero di oggetti inferiore al 20% | Attenzione | 
| Oggetto source-ref mancante/non accessibile | Numero di oggetti > 20% | Errore | 
| Etichette di test non presenti nel set di dati di addestramento  | Almeno il 50% si sovrappone nelle etichette | Errore | 
| Combinazione di esempi di etichette vs oggetti per la stessa etichetta in un set di dati. Classificazione e rilevamento per la stessa classe in un oggetto del set di dati.  |  | Nessun errore o avviso | 
| Sovrapposizione di attività tra test e addestramento  | Non dovrebbe esserci una sovrapposizione tra i set di dati di test e quelli di addestramento.  |  | 
| Le immagini in un set di dati devono provenire dallo stesso bucket  | Errore se gli oggetti si trovano in un bucket diverso | Errore |