1.增加資料，資料越多越好，深度學習，資料為王。
2.增加對抗樣本，這個效果特別好，例如做分類的時候，如果演算法容易把白色桌面識別成雪天，那麼就增加白色桌面的無關類，如果演算法容易把玻璃識別成投影幕，那麼就增加玻璃的無關類，這種方法效果特別好。
3.過濾資料，有些資料一張卻包含另一類的物件，比如貓狗分類，一張裡面既包含狗，又包含貓。所以最好是把所有的資料過一遍，把不太好的資料刪除掉。
4.資料shuflle，prototxt已經shuffle了，但是還可以用指令碼把txt檔案給弄亂。
4.資料增強，就是旋轉，光線。
提高深度學習分類模型準確率方法
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提高深度學習檢測網路準確率方法 未完待續
原部落格搬移到 1.增加資料，資料越多越好，深度學習，資料為王。2.檢查資料，有些資料一張卻包含另一類的物件，比如貓狗分類，一張裡面既包含狗，又包含貓。所以最好是把所有的資料過一遍，把不太好的資料刪除掉。3.資料shuflle，prototxt已經shuffle了，但是還可以用指令碼把txt檔案給弄...
BOM準確率提高方法
bom錯誤造成的損失出現在產品製造 銷售和售後服務工作中，但根源在產品研發部門，因此bom準確率需要由專業部門進行專門管理。對於產品配置複雜 製造過程複雜 技術更新換代頻繁的企業，維持高水平的bom準確率更是一件複雜的工作。在實現bom準確率量化管理的基礎上，以下措施可以有效提高bom準確率。1 產...