训练适配器的最佳实践

建议您在创建、训练和使用适配器时遵守以下最佳实践：

1. 样本图像数据应捕捉客户打算禁止的代表性错误。如果模型在视觉相似的图像上反复犯错误，请务必带上其中许多图像进行训练。

2. 与其只引入模型在特定审核标签上犯错的图片，还要确保引入模型在该审核标签上没有犯错的图片。

3. 提供至少 50 个假阴性样本或 20 个假阳性样本用于训练，以及至少 20 个样本进行测试。但是，为了提高适配器性能，请尽可能多地提供带注释的图像。

4. 为所有图像注释对您重要的所有标签 — 如果您决定需要为图像上的某个标签的引用添加注释，请确保为所有其他图像上的该标签的引用进行注释。

5. 样本图像数据应在标签上包含尽可能多的变体，重点是代表将在生产环境中分析的图像的实例。