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# Reglas de validación de archivos de manifiesto
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 Al importar un archivo de manifiesto, Etiquetas personalizadas de Amazon Rekognition aplica reglas de validación para los límites, la sintaxis y la semántica. El esquema SageMaker AI Ground Truth impone la validación de la sintaxis. Para obtener más información, consulte [Salida](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-data-output.html). Las siguientes son las reglas de validación de los límites y la semántica.

**nota**  
Las reglas de invalidez del 20 % se aplican de forma acumulativa a todas las reglas de validación. Si la importación supera el límite del 20 % debido a alguna combinación (por ejemplo, un 15 % de JSON no válido y un 15 % de imágenes no válidas), se producirá un error en la importación. 
Cada objeto del conjunto de datos es una línea del manifiesto. Las líneas en blanco o no válidas también se cuentan como objetos del conjunto de datos.
Las superposiciones son (etiquetas comunes entre la prueba y el entrenamiento)/(etiquetas de entrenamiento).

**Topics**
+ [Límites](#md-validation-rules-limits)
+ [Semántica](#md-validation-rules-semantics)

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


| Validación | Límite | Se ha producido un error | 
| --- | --- | --- | 
| Tamaño del archivo de manifiesto | 1 GB máximo | Error | 
| Número máximo de líneas para un archivo de manifiesto | Máximo de 250 000 objetos de conjunto de datos como líneas en un manifiesto.  | Error | 
| Límite inferior del número total de objetos de conjunto de datos válidos por etiqueta  | >= 1 | Error | 
| Límite inferior de etiquetas | 2 | Error | 
| Límite superior de etiquetas | <= 250 | Error | 
| Número mínimo de cuadros delimitadores por imagen | 0 | Ninguno | 
| Número máximo de cuadros delimitadores por imagen | 50 | Ninguno | 

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




| Validación | Límite | Se ha producido un error | 
| --- | --- | --- | 
| Manifiesto vacío |  | Error | 
| Falta el objeto source-ref o no se puede acceder a él | Número de objetos inferior al 20 % | Advertencia | 
| Falta el objeto source-ref o no se puede acceder a él | Número de objetos > 20 % | Error | 
| Las etiquetas de prueba no están presentes en el conjunto de datos de entrenamiento  | Al menos un 50 % se superpone en las etiquetas | Error | 
| Combinación de ejemplos de etiquetas y objetos para la misma etiqueta en un conjunto de datos. Clasificación y detección de la misma clase en un objeto de conjunto de datos.  |  | Sin errores ni advertencias | 
| Superposición de activos entre la prueba y el entrenamiento  | No debe haber una superposición entre los conjuntos de datos de prueba y de entrenamiento.  |  | 
| Las imágenes de un conjunto de datos deben proceder del mismo bucket  | Se produce un error si los objetos están en un bucket diferente | Error | 