专题:训练
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Focal Loss如何让模型告别样本不平衡的困扰?
1. 引言:由于“太聪明”而导致的失败 你是否遇到过这种令人抓狂的场景? 你在训练一个癌症检测模型,数据集中 99% 都是健康样本(负样本),只有 1% 是患病样本(正样本)。你满怀期待地跑完训练,发现模型的准确率(Accuracy)高达...

Dice系数,AI图像分割的黄金标尺,真的准确吗?
1. 引言:99% 的准确率,可能意味着模型是个“废物”? 想象这样一个痛点场景: 你正在训练一个 AI 模型,任务是从脑部核磁共振(MRI)扫描中找出极小的肿瘤区域。你熬夜跑完代码,发现模型在验证集上的 Accuracy(准确率)高达 9...

EWC能否彻底解决AI灾难性遗忘难题?
1. 为什么你的模型“记性”这么差?(痛点与背景) 想象一下,你训练了一个神经网络来识别手写数字(MNIST),准确率高达 99%。 接着,你希望能复用这个聪明的脑子,让它继续学习识别时尚单品(Fashion-MNIST)。 你把模型拿来,...

Albumentations 能让 AI 模型训练数据量不够时,速度提升10倍吗?
引言:贫穷限制了我的数据集,但不能限制我的模型 作为一名 CV 算法工程师,你一定经历过这种绝望: 老板丢给你 100 张产品瑕疵照片,让你训练一个准确率 99% 的检测模型。 你看着那少得可怜的数据,内心在咆哮:“这肯定会过拟合(Over...
