机器学习中的ground truth
ground truth这一术语可以被视为相关特定问题的事实，即理想的预期结果，在统计模型中使用它来证明或反对研究假设。术语ground truthing是指为此测试收集适当的客观（可证明）数据的过程。与gold standard相对。
例如，假设我们正在测试一个立体视觉系统，以了解其可以很好地估计3D位置。 ground truth可能是由激光测距仪给出的位置，该测距仪比照相机系统要精确得多。
又比如，贝叶斯垃圾邮件过滤是监督学习的常见示例。在此系统中，人工学习了垃圾邮件和非垃圾邮件之间的区别。训练算法很依赖于信息是否很ground truth，如果ground truth本身也不准确，那么最终算法的准确性也会打折扣。
综上，ground truth简单理解就是目前最准的事实标准。
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