功能类badcase:由于代码逻辑错误或设计缺陷导致的功能失效或行为异常。 性能类badcase:系统响应时间过长、资源占用过高导致的性能瓶颈。 安全类badcase:存在安全隐患或被攻击者利用的安全漏洞。 兼容性badcase:在不同环境或设备上表现不一致的兼容性问题。 三、Badcase分析方法 问题复现:通过模拟用户操作或使用自动化测试工...
分析并改进深度学习任务中的badcase，关键在于深入理解模型的决策过程。首先，混淆矩阵提供了一个直观的视图，帮助我们识别哪些类间存在粘连关系，进而判断是否确实存在相似性。如果两个类在模型中表现得过于相似，这可能意味着数据标注存在不准确或数据集本身的问题，此时需要重新审视数据标注的准确性，确保每个...
在实际工程中进行模型训练与评估时，我们往往关注模型在测试集上的表现，特别是模型预测的准确率。然而，即使经过交叉验证得到了最优模型，测试集上仍然可能存在一定数量的bad case，即模型预测错误的情况。这引发了一些关键问题：当前模型是否接近效果的极限？bad case是否有可能被改善？如果可以，如何进行改...
个性化推荐系统中的BadCase分析 针对内测用户反馈,由于前一天点击了几个动画,导致第二天推荐的动画屏占比较高,于是开始对此badcase进行分析。 首先分析了该用户的历史观看纪录,由于系统升级,日志缺陷问题,导致该用户10.15-11.3之间的日志没有收集到,但是这就出现了前面的假设不成立现象,由于没有收集到新的数据,对用户画...
本季度主要完成了模型效果分析、测试和数据检验debug模型效果测试不够理想的问题,定位,试验badcase的原因和相应的数据构造,格式和prompt数据构造,各个模型最优prompt测试,filechat难数据构造数据的改造优化等任务。从中,我们的模型在迭代优化过程中达到...
近日,海信视像科技股份有限公司(以下简称“海信视像”)获得了一项新专利,名为“一种badcase挖掘方法及电子设备”,这一消息引发了行业内的广泛关注。根据国家知识产权局的资料,该专利的授权公告号为CN111914114B,申请日期为2020年7月。海信视像成立于1997年,总部位于青岛,是一家专注于电气机械和器材制造的企业,拥有...
在CV领域，如何通过Bad Case分析提升模型性能？当我们训练完分类模型后，测试集中的Bad Cases——困难样本和噪声样本，无疑是衡量模型表现和潜力的关键指标。识别噪声样本有助于揭示模型的上限，而困难样本则指向了模型改进的方向。噪声样本识别与困难样本处理 专注于噪声样本识别的方法，如K近邻算法，利用...
针对CV领域的任务（或者，更广泛地，深度学习任务），如何进行badcase分析，并且提高模型的表现？CQI优化...
分析与利用分类模型中的“bad case”以提升模型表现，是提升模型准确率的关键。文章探讨了如何识别和处理两类问题：噪声样本和标签正确困难样本。首先，识别噪声样本数量有助于估算模型效果上界。噪声样本可能对应小概率真实行为，关注它们可能削弱模型对正常行为的拟合能力，且在实际应用中并不带来增益。识别...
可以针对真实场景采集覆盖面较广的badcase，和之前的数据混合后，使用较小的学习率和在先前的模型上进行...