水表多标签训练问题总结

现在加了校正的测试集总共的样本有1w 多张。

训练和 val 的分配的比例是0.95 ：0.05 (600-41)/600 =0.93

明天算一下详细的信息

把所有的训练集都跑了一遍，发现有219 张错误识别的

经过比对有41 张是错误识别的其他的是因为标注错误但是识别正确的

所有的错误识别的样本如下：

A 模糊的样本

B 最后两位是半数的样本

C 反光的样本

D 错误检测的样本

上次错误识别的样本：8841 张训练样本的时候

比上次好了一些

现在的隐患问题是：

现在这个模型里面的数据第一种水表的数据比较多但是没有开头字母为7 和 9的样本回头可能会出问题

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