可以從哪些角度入手，解決深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練存在的問題？

2023-12-07 10:02:29 精質(zhì)視覺

　　上篇文章我們說的是在工業(yè)領(lǐng)域中，深度學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)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(shù)據(jù)生成：利用人工智能技術(shù)自動完成缺陷仿真數(shù)據(jù)的生成，從而解決缺陷樣本匱乏的問題。

　　降低樣本數(shù)據(jù)依賴性：從小樣本學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)和異常檢測，降低對缺陷樣本數(shù)量的要求。

　　數(shù)據(jù)管理：通過數(shù)字化技術(shù)，實(shí)現(xiàn)多工位、多場景的數(shù)據(jù)系統(tǒng)化管控，降低人為因素對數(shù)據(jù)管控的影響。

　　大規(guī)模的數(shù)據(jù)集：利用大規(guī)模的數(shù)據(jù)集和計(jì)算資源來訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，從而提高模型的泛化性、魯棒性和場景適應(yīng)性。

　　數(shù)據(jù)標(biāo)注：選擇對于模型學(xué)習(xí)最有幫助的樣本進(jìn)行標(biāo)注，減少人工標(biāo)注工作量，提高標(biāo)注效率。

　　多模態(tài)數(shù)據(jù)融合：多模態(tài)特征融合、基于圖像數(shù)據(jù)流的特征融合等多方面進(jìn)行技術(shù)探索，提升模型的泛化性能。

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