上篇文章我們說的是在工業(yè)領(lǐng)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?lC8機器視覺檢測設(shè)備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

　　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。lC8機器視覺檢測設(shè)備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

　　降低樣本數(shù)據(jù)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(shù)量的要求。lC8機器視覺檢測設(shè)備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

　　數(shù)據(jù)管理：通過數(shù)字化技術(shù)，實現(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。lC8機器視覺檢測設(shè)備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

　　大規(guī)模的數(shù)據(jù)集：利用大規(guī)模的數(shù)據(jù)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(yīng)性。lC8機器視覺檢測設(shè)備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

　　數(shù)據(jù)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。lC8機器視覺檢測設(shè)備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

　　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行技術(shù)探索，提升模型的泛化性能。lC8機器視覺檢測設(shè)備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質(zhì)視覺