视觉十四讲中ch12实践报错

《视觉十四讲》中的第12讲主要介绍了在实践中可能出现的各种报错，即经典AI报错。在AI实践中，由于数据量、数据质量、模型选择等多种因素的影响，可能会出现以下几种常见的报错情况。

首先，过拟合是一个常见的报错情况。当训练模型过度地适应训练数据时，模型会在训练集上表现良好，但在新数据上表现很差。这种情况下，模型对噪声和异常数据过于敏感，导致泛化能力差。解决过拟合可以通过增加训练样本、减少模型复杂度、正则化等方法来进行。

其次，欠拟合是另一种常见的报错情况。当模型不能很好地拟合训练数据时，无法提供准确的预测。欠拟合可能是由于模型复杂度不足、训练样本不足等原因导致的。解决欠拟合可以通过增加模型复杂度、增加训练样本、改进特征选择等方法来进行。

另外，数据不平衡也是一个常见的报错情况。当训练数据中的不同类别数量差异很大时，模型往往会偏向于预测样本数量多的类别。为了解决数据不平衡问题，可以采用欠采样、过采样、生成合成样本等方法来平衡数据。

最后，误差分析也是在实践中常用的方法。通过对模型预测错误的样本进行详细分析，可以找出错误的原因并加以解决。例如，可以观察模型在不同类别上的表现情况，找出容易混淆的类别、常见的错误模式等。

总的来说，AI实践中的报错情况不可避免，但我们可以通过合适的技术手段来解决这些问题。只有通过不断的实践、调整和改进，我们才能构建出更加准确和可靠的AI模型。