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您所在的位置：精質視覺 > 新聞中心>可以從哪些角度入手，解決深度學習模型訓練存在的問題？
2023-12-07 10:02:29 精質視覺
上篇文章我們說的是在工業領域中，深度學習學習模型的訓練會存在的一些問題。今天這篇文章針對這些存在的問題，我們來看看有什么解決方案?
缺陷數據生成：利用人工智能技術自動完成缺陷仿真數據的生成，從而解決缺陷樣本匱乏的問題。
降低樣本數據依賴性：從小樣本學習、遷移學習和異常檢測，降低對缺陷樣本數量的要求。
數據管理：通過數字化技術，實現多工位、多場景的數據系統化管控，降低人為因素對數據管控的影響。
大規模的數據集：利用大規模的數據集和計算資源來訓練深度學習模型，從而提高模型的泛化性、魯棒性和場景適應性。
數據標注：選擇對于模型學習最有幫助的樣本進行標注，減少人工標注工作量，提高標注效率。
多模態數據融合：多模態特征融合、基于圖像數據流的特征融合等多方面進行技術探索，提升模型的泛化性能。
