Ang pagsasanay sa mga modelong malalim na pinag-aaralan para sa paningin ng kompyuter ay maaaring maging hamon dahil sa iba't ibang karaniwang patibong. ang pagkilala sa mga isyung ito at ang pagkakapit ng mga angkop na estratehiya ay maaaring makapagpabuti sa model performance at pagkamaaasahan.
Labis na Angkop
Ang labis na pag-aangkop ay nangyayari kapag ang isang modelo ay nag-aaral ng mga datos ng pagsasanay masyadong mahusay, kabilang ang ingay at mga outlier, na binabawasan ang kakayahan nito na gumawa ng pangkalahatan sa bagong datos. Ito ay kadalasang nagbubunga ng mataas na eksaktung-tumpak na pagsasanay ngunit hindi mahusay na pagganap sa hindi nakikitang datos.
Upang ma-diin ang labis na pag-aangkop, ang mga pamamaraan tulad ng data advolution, dropout, maagang paghinto, at regularization ay karaniwang ginagamit.Ang pag-iinsure ng iba't iba at kinatawan training dataset ay nakakatulong din sa pagpapabuti ng paglalahat.
Hindi Sapat na Data
Kapag limitado ang datos, ang mga modelong may malalim na pinag - aaralan ay maaaring hindi makagawa o hindi matuto ng makabuluhang mga katangian.
Ang pagdaragdag ng impormasyon, pagkatuto ng mga bagay na may kaugnayan sa paglilipat ng impormasyon, at sintetikong impormasyon ay makatutulong upang matugunan ang kakulangan ng impormasyon.
Mahinang Katangian ng Data
Ang mababang-quality data, tulad ng mali ang pagkaka-alis na mga imahe o hindi magandang resolusyon ng imahe, ay maaaring negatibong makaapekto sa pagsasanay. Ang mga modelong sinanay sa gayong datos ay maaaring matuto ng mga malisyal na mga padron.
Ang pag-eensayo ng tumpak na pag-uuri, paglilinis ng mga dataset, at paggamit ng mga high-resolusyon na imahe ay mga mahahalagang hakbang upang mapabuti ang kalidad ng data at modelong pagganap.
Mga Dakta na Hindi Nababahiran
Ang mga di - gaanong tumpak na datos, kung saan ang ilang klase ay kulang sa kinatawan, ay maaaring humantong sa may - kinikilingang mga modelo na hindi mahusay gumawa sa mga klase ng minorya.
Ang mga pamamaraang gaya ng muling pag - aayos, pagtitimbang ng timbang ng klase, at paggamit ng pantanging mga gawain sa pagbabawas ay makatutulong upang malutas ang pagiging di - timbang ng klase at mapabuti ang panlahat na katumpakan.