我們可以從什麼角度著手解決深度學習習模型訓練的問題？

在上一篇文章中，我們談到了工業領域深度學習習 習模型訓練中的一些問題。 在今天的文章中，讓我們來看看這些現有問題有哪些解決方案

缺陷資料生成：採用人工智慧技術，自動完成缺陷**資料的生成，解決缺陷樣本不足的問題。

減少樣本資料依賴性：從小樣本習學習、遷移習、異常檢測，減少不良樣本數量。

資料管理：通過數位化技術，實現多工位、多場景資料的系統化管控，減少人為因素對資料管控的影響。

大規模資料集：利用大規模資料集和計算資源訓練深度習模型，提高模型的泛化性、魯棒性和場景適應性。

資料標註：選擇對模型習最有幫助的樣本進行標註，減少人工標註的工作量，提高標註效率。

多模態資料融合：多模態特徵融合、基於影象資料流的特徵融合等方面的技術探索，提高模型的泛化效能。