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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?lC8機器視覺檢測設備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統_精質視覺

  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。lC8機器視覺檢測設備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統_精質視覺

  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。lC8機器視覺檢測設備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統_精質視覺

  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。lC8機器視覺檢測設備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統_精質視覺

  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。lC8機器視覺檢測設備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統_精質視覺

  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。lC8機器視覺檢測設備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統_精質視覺

  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。lC8機器視覺檢測設備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統_精質視覺

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