我们可以从什么角度着手解决深度学习习模型训练的问题？

在上一篇文章中，我们谈到了工业领域深度学习习 习模型训练中的一些问题。 在今天的文章中，让我们来看看这些现有问题有哪些解决方案

缺陷数据生成：采用人工智能技术，自动完成缺陷**数据的生成，解决缺陷样本不足的问题。

减少样本数据依赖性：从小样本习学习、迁移习、异常检测，减少不良样本数量。

数据管理：通过数字化技术，实现多工位、多场景数据的系统化管控，减少人为因素对数据管控的影响。

大规模数据集：利用大规模数据集和计算资源训练深度习模型，提高模型的泛化性、鲁棒性和场景适应性。

数据标注：选择对模型习最有帮助的样本进行标注，减少人工标注的工作量，提高标注效率。

多模态数据融合：多模态特征融合、基于图像数据流的特征融合等方面的技术探索，提高模型的泛化性能。