yolov5 識別效果不好如何判斷原因

yolov5 訓練完模型以後發現 對測試圖片的識別效果不好. 那麼這個時候該怎麼辦呢? 是過擬合還是欠擬合了呢? 怎麼判斷呢? 欠擬合 機器學習中一個重要的話題便是模型的泛化能力，泛化能力強的模型纔是好模型，對於訓練好的模型，若在訓練集表現差，在測試集表現同樣會很差，這可能是欠擬合導致, 這是泛化能力太強, 訓練集上和測試集上誤識別比較高. 欠擬合解決方法 最簡單的是增加數據集的正樣本數, 增加主

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