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...