Pikeun latihan modél deteksi objék deep learning, éta umumna dianjurkeun pikeun gaduh bagian anu cukup tina data latihan gambar latar tanpa objék - biasana sakitar 50-70% tina dataset. Sababaraha alesan konci pikeun ieu: - Boga jumlah ageung data latar ngabantosan modél pikeun diajar pola adegan latar sareng ngartos naon anu "normal", janten éta tiasa langkung saé mendeteksi anomali (objék). Studi sapertos Liu et al. (2016) parantos nunjukkeun paningkatan dina akurasi deteksi ku ningkatkeun data latar. - Henteu kasaimbangan kelas mangrupikeun masalah, sareng gaduh sakedik conto latar tiasa nyababkeun modél janten bias kana salawasna ngaduga objék sareng ngagaduhan tingkat positip palsu anu luhur. - Data latar nyayogikeun kontéks anu gunana pikeun modél pikeun ngartos skala relatif obyék sareng lingkunganana. Janten, sedengkeun persentase data sacara umum béda dumasar kana faktor ukuran sareng kompleksitas, bagian (paling) tina aplikasi data anu akurat sapertos
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence