算力和数据是影响深度学习应用效果的两个关键因素，在算力满足条件的情况下，为了到达更好的效果，我们需要将海量、高质量的素材数据喂给神经网络，训练出高精度的网络模型。吴恩达在深度学习公开课中提到，在算力满足要求的前提下，模型效果会随着素材数量的增多而变好，理论上没有上限。实践证明，在普通基于深度学习的应用开发过程中，素材的数量和质量对最终模型效果的影响出乎意料的大。注意这里提到的“素材质量”，光有“素材数量”还不够，我们还要保证素材标注的质量。本文以目标检测应用为例，来说明如何保证图像素材标注过程中的质量
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转载自www.cnblogs.com/kjjo66/p/12397345.html
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