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【 在 toxyz (toxyz) 的大作中提到: 】
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:  前两天问了个问题，没表达清楚
:  比如识别猫的模型中，经过大量数据，调好了参数，验证和测试精度都很高。但是实际使用中，发现黄色背景下的猫不能识别或者猫边上有个杯子的也不能识别，这个刚好是原有数据集中缺的，所以就搜集了部分这种数据，通过在原来的参数上微调，争取提高这种类型的识别率。如果原有的数据集很大，请问这种情况怎么样处理呢？要搜集多少，如果不重新训练，怎么整?
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