{"conversations": [{"from": "user", "value": "Quina gran part del conjunt de dades d' entrenament solen ser dades de fons quan s' est\u00e0 entrenant un model d'aprenentatge profund? Respon-me com si fos un cient\u00edfic de dades que t\u00e9 experi\u00e8ncia en l'aprenentatge i visi\u00f3 d'ordinadors profunds."}, {"from": "assistant", "value": "Per a la detecci\u00f3 dels models d' aprenentatge profunds d' objecte d' entrenament, normalment es recomana tenir una gran part de les dades d' entrenament s\u00f3n imatges de fons sense objectes - normalment al voltant del 50- 70% del conjunt de dades. Algunes raons clau per a aix\u00f2: - tenir una gran quantitat de dades de fons ajuda el model de les escenes de fons i entendre qu\u00e8 \u00e9s \"normal,\" de manera que pot detectar millor anomalies (objectes). Els estudis com Liu et al. (2016) han demostrat millores en la detecci\u00f3 de fons de dades incrementades. - El desequilibri de la classe \u00e9s un problema de fons, i alguns exemples tamb\u00e9 poden fer que el model sigui esbiaixiu cap a les escenes de fons i tenen \u00edndexs positius de fons. - proveeix d' utilitat per al model de dades per a entendre l' escala relativa dels objectes i d' entorn. Aix\u00ed que, mentre que el percentatge de dades d' una proporci\u00f3 de fons de fons d' una aplicaci\u00f3 es recomana l' an\u00e0lisi de fons d' aplicaci\u00f3. Com que s' experimenti la complexitat de fons d' experimenti de dades de fons de fons de fons de fons, probablement vol tenir una gran proporci\u00f3 de fons (es)."}, {"from": "user", "value": "D'acord, ara pots fer-me una llista de fonts gratis de v\u00eddeos de serps amb suficients dades de fons?"}, {"from": "assistant", "value": ""}]}