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トレーニングアダプターのベストプラクティス
アダプターを作成、トレーニング、使用するときは、次のベストプラクティスに従うことが推奨されます。
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サンプルイメージのデータでは、顧客が抑えようとしている典型的なエラーを捉えている必要があります。モデルが、視覚的に類似したイメージで繰り返しミスを犯している場合は、そうしたイメージをトレーニング用に多数用意します。
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モデルが特定のモデレーションラベルでミスを犯したイメージだけを用意するのではなく、そのモデレーションラベルでミスを犯していないイメージも必ず用意します。
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トレーニングには最低でも 50 個の偽陰性サンプルまたは 20 個の偽陽性サンプルを用意します。また、テストには最低でも 20 個のサンプルを用意します。ただし、アダプターのパフォーマンスを高めるため、注釈付きのイメージをできるだけ多く提供します。
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すべてのイメージに関して、重要なラベルのすべてに注釈を付けます。あるイメージで、特定のラベルの出現箇所に注釈を付ける必要があると判断した場合は、他のすべてのイメージでこのラベルの出現箇所に注釈を付けます。
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サンプルイメージのデータには、ラベルのバリエーションを、本番稼働環境で分析されるイメージの典型的な例を中心にできるだけ多く含める必要があります。
