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# Como corrigir erros de treinamento
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O resumo do manifesto é usado para identificar [Lista de erros terminais de conteúdo do manifesto](tm-debugging.md#tm-error-category-combined-terminal) e [Lista de erros não terminais de validação de linha JSON](tm-debugging.md#tm-error-category-non-terminal-errors) encontrados durante o treinamento. Os erros de conteúdo do manifesto devem ser corrigidos. Também é recomendável a correção de erros não terminais da linha JSON. Para obter mais informações sobre erros específicos, consulte [Erros não terminais de validação de linha JSON](tm-debugging-json-line-errors.md) e [Erros terminais de conteúdo do manifesto](tm-debugging-aggregate-errors.md).

É possível fazer correções no conjunto de dados de treinamento ou teste usado para treinamento. Como alternativa, é possível fazer as correções nos arquivos de manifesto de validação de treinamento e teste e usá-los para treinar o modelo. 

Depois de fazer as correções, você precisa importar os manifestos atualizados e treinar novamente o modelo. Para obter mais informações, consulte [Criar um arquivo de manifesto](md-create-manifest-file.md).

O procedimento a seguir mostra como usar o resumo do manifesto para corrigir erros terminal de conteúdo do manifesto. O procedimento também mostra como localizar e corrigir erros da linha JSON nos manifestos de validação de treinamento e teste. 

**Para corrigir erros de treinamento do Amazon Rekognition Custom Labels**

1. Baixe os arquivos de resultados da validação. Os nomes dos arquivos são *training\_manifest\_with\_validation.json*, *testing\_manifest\_with\_validation.json* e *manifest\_summary.json*. Para obter mais informações, consulte [Como obter os resultados de validação](tm-debugging-getting-validation-data.md). 

1. Abra o arquivo de resumo do manifesto (*manifest\_summary.json*). 

1. Corrija quaisquer erros no resumo do manifesto. Para obter mais informações, consulte [Noções básicas sobre o resumo do manifesto](tm-debugging-summary.md).

1. No resumo do manifesto, itere por meio da matriz `error_line_indices` em `training` e corrija os erros em `training_manifest_with_validation.json` nos números de linha JSON correspondentes. Para obter mais informações, consulte [Noções básicas sobre treinar e testar manifestos de resultados de validação](tm-debugging-scope-json-line.md).

1. Itere por meio da matriz `error_line_indices` em `testing` e corrija os erros em `testing_manifest_with_validation.json` nos números de linha JSON correspondentes.

1. Treine novamente o modelo usando os arquivos de manifesto de validação como conjuntos de dados de treinamento e teste. Para obter mais informações, consulte [Como treinar um modelo do Amazon Rekognition Custom Labels](training-model.md). 

Se você estiver usando o AWS SDK e optar por corrigir os erros nos arquivos de manifesto de dados de validação de treinamento ou teste, use a localização dos arquivos de manifesto de dados de validação nos parâmetros [TestingData](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_TestingData)de entrada [TrainingData](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_TrainingData)e para [CreateProjectVersion](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_CreateProjectVersion). Para obter mais informações, consulte [Treinando um modelo (SDK)](training-model.md#tm-sdk). 

## Precedência de erro de linha JSON
<a name="tm-debugging-json-line-error-precedence"></a>

Os erros de linha JSON a seguir são detectados primeiro. Se algum desses erros ocorrer, a validação dos erros da linha JSON será interrompida. Esses erros devem ser corrigidos antes de poder corrigir qualquer um dos outros erros da linha JSON 
+ 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