Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.
Best practice per l'addestramento degli adattatori
Si consiglia di attenersi alle seguenti best practice durante la creazione, l'addestramento e l'utilizzo degli adattatori:
-
I dati dell'immagine di esempio devono catturare gli errori rappresentativi che i clienti intendono eliminare. Se il modello commette errori ripetuti su immagini visivamente simili, assicurati di portare molte di quelle immagini per l'addestramento.
-
Invece di inserire solo immagini in cui la modella commette errori su una particolare etichetta di moderazione, assicurati anche di inserire immagini che dimostrino che la modella non commette errori sull'etichetta Moderazione.
-
Fornire un minimo di 50 campioni di falsi negativi OPPURE 20 campioni di falsi positivi per l'addestramento e un minimo di 20 campioni per i test. Tuttavia, fornite quante più immagini annotate possibile per migliorare le prestazioni dell'adattatore.
-
Annotazione di tutte le etichette che ritieni importanti per tutte le immagini: se decidi di dover annotare l'occorrenza di un'etichetta su un'immagine, assicurati di annotare l'occorrenza di questa etichetta su tutte le altre immagini.
-
I dati dell'immagine di esempio devono contenere quante più varianti possibili sull'etichetta, concentrandosi su istanze rappresentative delle immagini che verranno analizzate in un ambiente di produzione.
