如何利用对抗性数据增强提升模型在自然分布偏移下的性能?
导语:应对部署环境中的分布偏移挑战 在AI模型部署到生产环境后,最常见的失败模式之一就是“分布偏移”(Distribution Shift)。尽管模型在训练集上表现完美,但在面对真实世界中轻微但系统的输入变化(如传感器噪声、光照变化、数据采...
导语:应对部署环境中的分布偏移挑战 在AI模型部署到生产环境后,最常见的失败模式之一就是“分布偏移”(Distribution Shift)。尽管模型在训练集上表现完美,但在面对真实世界中轻微但系统的输入变化(如传感器噪声、光照变化、数据采...