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Práticas recomendadas para adaptadores de treinamento
É sugerido que você siga as seguintes práticas recomendadas ao criar, treinar e usar seus adaptadores:
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Os dados da imagem da amostra devem capturar os erros representativos que os clientes pretendem suprimir. Se o modelo estiver cometendo erros repetidos em imagens visualmente semelhantes, certifique-se de trazer muitas dessas imagens para treinamento.
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Em vez de incluir apenas imagens de que a modelo cometeu erros em um rótulo de moderação específico, certifique-se de incluir imagens de que a modelo não esteja cometendo erros nesse rótulo de moderação.
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Forneça no mínimo cinquenta amostras de falsos negativos OU vinte amostras de falsos positivos para treinamento e um mínimo de vinte amostras para teste. No entanto, forneça o máximo possível de imagens anotadas para melhorar o desempenho do adaptador.
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Anotar todos os rótulos que são importantes para você em todas as imagens, se você decidir que precisa anotar a ocorrência de um rótulo em uma imagem, certifique-se de anotar a ocorrência desse rótulo em todas as outras imagens.
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Os dados da imagem da amostra devem conter o máximo possível de variações na etiqueta, concentrando-se em instâncias representativas das imagens que serão analisadas em um ambiente de produção.
