IBM視覚認識分類器の状態は、単純な分類器を作成するための

Question

I持って、次のIBMのワトソン視覚認識のPython SDKを失敗しました：

with open(os.path.dirname("/home/xxx/Desktop/Husky.zip/"), 'rb') as dogs, \ 
    open(os.path.dirname("/home/xxx/Desktop/Husky.zip/"), 'rb') as cats: 
    print(json.dumps(visual_recognition.create_classifier('Dogs Vs Cats',dogs_positive_examples=dogs,negative_examples=cats), indent=2)) 

新しい分類器のIDと応答し、そのステータスは次のとおりです。

{ 
    "status": "training", 
    "name": "Dogs Vs Cats", 
    "created": "2016-06-23T06:30:00.115Z", 
    "classes": [ 
    { 
     "class": "dogs" 
    } 
    ], 
    "owner": "840ad7db-1e17-47bd-9961-fc43f35d2ad0", 
    "classifier_id": "DogsVsCats_250748237" 
} 

トレーニングステータスが表示されませんでした。

プリント（json.dumps（visual_recognition.list_classifiers（）、インデント= 4））

{ 
    "classifiers": [ 
     { 
      "status": "failed", 
      "classifier_id": "DogsVsCats_250748237", 
      "name": "Dogs Vs Cats" 
     } 
    ] 
} 

この原因は何ですか？

Answer 1

with open(os.path.dirname("/home/xxx/Desktop/Husky.zip/"), 'rb') as dogs, \ 
    open(os.path.dirname("/home/xxx/Desktop/Husky.zip/"), 'rb') as cats: 
    print(json.dumps(visual_recognition.create_classifier('Dogs Vs Cats',dogs_positive_examples=dogs,negative_examples=cats), indent=2)) 

を見ます同じファイルの内容 "Husky.zip"のサービスは、否定的な例。しかしながら、システムは、少なくとも10個の陽性例と、10個の陰性例画像（ユニーク）とを必要とする。このサービスは、トレーニング前に画像ファイルのコンテンツのハッシュコードを比較し、正のセットにのみ重複を残します。したがって、重複除外の後にネガティブセットが空になり、トレーニングの失敗につながります。これは問題であるかもしれないと言って、あなたのクラシファイアの詳細の冗長なリストに "explain"という追加のフィールドがあるはずです。

Answer 2

は、トレーニング通話やデータのサイズ制限があります。

分類コールの

The service accepts a maximum of 10,000 images or 100 MB per .zip file 

The service requires a minimum of 10 images per .zip file. 

The service accepts a maximum of 256 MB per training call. 

も、サイズの制限があります。

The POST /v3/classify methods accept a maximum of 20 images per batch. 

The POST /v3/detect_faces methods accept a maximum of 15 images per batch. 

The POST /v3/recognize_text methods accept a maximum of 10 images per batch. 

は、あなたが送信しているhttp://www.ibm.com/smarterplanet/us/en/ibmwatson/developercloud/doc/visual-recognition/customizing.shtml