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• DNN 性能（准确性）验证方法和指标 • 数据的重要性；如何知道你需要什么；如何获取数据 • 如何使用数据（例如，训练数据与测试数据） • 如何评估数据 – 统计数据和指标 • 数据集偏移、概念偏移、协变量偏移 • 应用（最终产品）案例研究 • 隐私敏感设计
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