有限數據量如何最大化提高模型效果？百度工程師構建數據加強服務

在AI模型開發的過程當中，許多開發者被不夠充足的訓練數據擋住了提高模型效果的腳步，一個擁有出色效果的深度學習模型，支撐它的一般是一個龐大的標註數據集。所以，提高模型的效果的通用方法是增長數據的數量和多樣性。但在實踐中，收集數目龐大的高質量數據並不容易，在某些特定領域與應用場景甚至難以獲取大量數據。那麼如何能在有限數據的狀況下提高模型的效果呢？html 隨着深度學習的發展，數據加強技術能夠協助開發者

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