ويمكن أن تكون نماذج التدريب على التعلم العميق من أجل رؤية الحاسوب صعبة بسبب مختلف المجازفات المشتركة، ومن شأن الاعتراف بهذه القضايا وتطبيق الاستراتيجيات المناسبة أن يحسن الأداء النموذجي والموثوقية.

Overfitting

ويحدث التفويض عندما يتعلم نموذج ما بيانات التدريب بشكل جيد جدا، بما في ذلك الضوضاء والمخارج، مما يقلل من قدرته على تعميم البيانات الجديدة، مما يؤدي في كثير من الأحيان إلى دقة عالية في التدريب، ولكن الأداء الضعيف في البيانات غير المنظورة.

وللتخفيف من الملاءمة المفرطة، تستخدم عادة تقنيات مثل زيادة البيانات، والتسرب، والتوقف المبكر، والتسوية، كما أن ضمان مجموعة بيانات متنوعة وتمثيلية للتدريب يساعد أيضا على تحسين التعميم.

عدم كفاية البيانات

وتتطلب نماذج التعلم العميقة كميات كبيرة من البيانات المسمومة أداء جيدا، وعندما تكون البيانات محدودة، قد تكون النماذج غير كافية أو لا تتعلم سمات ذات معنى.

ويمكن أن يساعد تعزيز البيانات، والتعلم في مجال النقل، وتوليد البيانات الاصطناعية على معالجة شح البيانات، وهذه الأساليب تزيد من حجم البيانات الفعال وتحسن قوة النموذج.

سوء نوعية البيانات

ويمكن أن تؤثر البيانات المنخفضة الجودة، مثل الصور غير المثبتة أو الرد على الصور السيئة، تأثيرا سلبيا على التدريب، وقد تتعلم النماذج المدربة على هذه البيانات أنماطا غير صحيحة.

ويعد ضمان وضع البطاقات التعريفية الدقيقة، وتنظيف مجموعات البيانات، واستخدام الصور العالية الاستبانة، خطوات أساسية لتحسين نوعية البيانات والأداء النموذجي.

مجموعات البيانات المتوازنة

ويمكن أن تؤدي مجموعات البيانات المتوازنة، التي تكون فيها بعض الفئات ممثلة تمثيلا ناقصا، إلى نماذج متحيزة تؤدي أداء ضعيفا في صفوف الأقليات.

ويمكن أن تساعد تقنيات مثل إعادة التقاط الصور، وترجيح الفئات، واستخدام وظائف متخصصة في الخسائر، على معالجة الاختلال في الفصول وتحسين الدقة العامة.