没有金标签传递的情况下怎么处理

如果没有金标签传递，即没有可用的 ground truth 来训练模型，可以考虑使用以下方法来处理：

1. 利用无监督学习技术来训练模型，例如使用自编码器或者使用聚类算法。这种方法可以让模型从未标记的数据中学习到一些有用的特征。

2. 使用迁移学习技术，例如使用预训练的模型，在没有金标签的情况下，可以将预训练模型的特征提取部分作为特征提取器，然后在具体任务上进行微调。

3. 使用半监督学习技术，例如使用伪标签（pseudo-label）或者使用其他未标记数据中的监督信号来辅助训练。这种方法可以从未标记的数据中获得一些监督信号，并且可以帮助模型更好地学习。

4. 使用弱监督学习技术，例如使用图像级别的标签或者使用其他监督信号来辅助训练。这种方法可以从其他信息源中获得一些监督信号，并且可以帮助模型更好地学习。

以上方法应该根据实际情况进行选择和调整。需要注意的是，这些方法可能会在一定程度上增加模型的复杂度和训练时间。