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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(huì)存在的一些問題。今天這篇文章針對(duì)這些存在的問題,我們來看看有什么解決方案?lC8機(jī)器視覺檢測(cè)設(shè)備_CCD視覺檢測(cè)_外觀缺陷檢測(cè)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(dòng)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(jī)器視覺檢測(cè)設(shè)備_CCD視覺檢測(cè)_外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

  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(cè),降低對(duì)缺陷樣本數(shù)量的要求。lC8機(jī)器視覺檢測(cè)設(shè)備_CCD視覺檢測(cè)_外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

  數(shù)據(jù)管理:通過數(shù)字化技術(shù),實(shí)現(xiàn)多工位、多場(chǎng)景的數(shù)據(jù)系統(tǒng)化管控,降低人為因素對(duì)數(shù)據(jù)管控的影響。lC8機(jī)器視覺檢測(cè)設(shè)備_CCD視覺檢測(cè)_外觀缺陷檢測(cè)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(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(chǎng)景適應(yīng)性。lC8機(jī)器視覺檢測(cè)設(shè)備_CCD視覺檢測(cè)_外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

  數(shù)據(jù)標(biāo)注:選擇對(duì)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。lC8機(jī)器視覺檢測(cè)設(shè)備_CCD視覺檢測(cè)_外觀缺陷檢測(cè)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(jìn)行技術(shù)探索,提升模型的泛化性能。lC8機(jī)器視覺檢測(cè)設(shè)備_CCD視覺檢測(cè)_外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

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