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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(zhì)視覺

  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

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