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如何识别和修复 AI 训练数据错误
就像软件开发需要编写代码一样，开发有效的人工智能和机器学习模型也需要高质量的数据。由于算法需要不断训练才能完成任务，因此模型在生产的多个阶段都需要准确标记和注释的数据。但是，高质量的数据很难获得。有时，数据集可能 […]
来源:Shaip 博客AI 训练数据错误有哪些类型？
标记错误、不可靠数据、不平衡数据、数据偏差
我们将研究四种最常见的训练数据错误及其避免方法。
标记错误
标记错误是训练数据中最常见的错误之一。 如果模型的测试数据中有错误标记的数据集，则最终的解决方案将无济于事。 数据科学家不会对模型的性能或质量得出准确或有意义的结论。
常见错误 测试数据标记错误有多种形式。 我们使用一个简单的例子来进一步说明这一点。 如果数据注释者有一个简单的任务，即在图像中的每只猫周围绘制边界框，则可能会发生以下类型的标记错误。
- 拟合不准确：当边界框没有尽可能靠近物体（猫）时，就会发生模型过度拟合，从而在目标物体周围留下几个空隙。缺少标签：在这种情况下，注释者可能会错过标记图像中的猫。指令误解：提供给注释者的指令不明确。注释者没有在图像中的每只猫周围放置一个边界框，而是放置一个包含所有猫的边界框。遮挡处理：注释者没有在猫的可见部分周围放置边界框，而是在部分可见的猫的预期形状周围放置边界框。