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# 根据模型反馈改进模型
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借助模型反馈解决方案，您可以对模型的预测提供反馈，并通过人工验证进行改进。根据具体使用场景，可能使用仅包含少数几张图像的训练数据集也能成功。但要构建更精确的模型，可能就需要更大的带注释的训练集。使用模型反馈解决方案，您可以通过模型辅助创建更大的数据集。

要安装和配置模型反馈解决方案，请参阅[模型反馈解决方案](https://github.com/aws-samples/amazon-rekognition-custom-labels-feedback-solution)。

持续改进模型的工作流程如下：

1. 训练模型的第一个版本（可能使用一个小的训练数据集）。

1. 为模型反馈解决方案提供未注释的数据集。

1. 模型反馈解决方案使用当前模型。它会启动人工验证作业来注释新的数据集。

1. 根据人工反馈，模型反馈解决方案会生成一个清单文件，用于创建新模型。