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gydtep · 发表于 2018-10-9 13:09:47

请随意对任何一组图像进行训练，但要确保测试集中包含光线不足且质量差的图片。

gydtep · 发表于 2018-10-9 15:16:58

一旦获得初始原型后，应检查其在训练、开发和测试集上的性能

gydtep · 发表于 2018-10-9 16:41:19

如果训练集错误是当前的限制因素，则可能会出现以下问题

gydtep · 发表于 2018-10-9 17:54:53

模型可能太大或过拟合。

gydtep · 发表于 2018-10-9 20:12:05

例如，如果训练数据太少，那么只需获取更多训练数据即可！

gydtep · 发表于 2018-10-10 05:17:33

这个好用，能省不少。。

gydtep · 发表于 2018-10-10 09:10:18

这一点非常重要！通过在每个步骤中密切关注数据来捕获许多错误。

gydtep · 发表于 2018-10-10 10:23:50

重写所需的任何部件。

gydtep · 发表于 2018-10-10 11:38:53

如果测试指标与业务指标不同，则此测量周期结束是停止并考虑更改优化标准或测试集的好时机。

gydtep · 发表于 2018-10-10 14:24:20

尽管任务固有的不确定性，上面的ML工程环将帮助开发者朝着更好的模型方向前进。