ModelScope中，按参数设定，自有数据集有八百多条，训练两轮，自有特征没有学到，是什么问题？

在ModelScope中进行模型训练时，如果自有数据集有八百多条，训练两轮后自有特征没有学到，可能存在以下问题：

1. 数据量不足：八百多条数据对于训练一个复杂的机器学习模型来说可能是不够的。模型可能无法从这些数据中学习到足够的特征。
2. 数据质量：如果数据集中存在错误、噪声或不一致性，这可能会影响模型的学习效果。
3. 模型复杂度：如果选择的模型过于复杂，它可能需要更多的数据来学习特征。简化模型或选择更适合小数据集的模型可能会有所帮助。
4. 训练轮数：只训练两轮可能不足以让模型充分学习。增加训练轮数可能会改善结果。
5. 评估方法：确保使用正确的评估方法来检测模型是否学到了自有特征。
6. 超参数设置：可能需要调整模型的超参数，如学习率、正则化参数等，以帮助模型更好地学习。
7. 特征表示：检查特征是否被正确地编码和标准化，以便模型可以有效地从数据中学习。
8. 技术限制：如果是在使用平台如ModelScope进行训练，可能存在技术上的限制或配置问题，导致模型无法正确学习。

总的来说，解决这类问题通常需要综合评估以上各个方面，并进行相应的调整和优化。