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以下 文 章来源于微信公众号：小白学视觉 作者：小白学视觉 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/FLY890lDu-hYK3c5PQsk5g 本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系 后 台作删文处理 导读 模型的训练往往需要大量的数据，这直接限制了小样本数据集的训练效果。那么如何解决小样本问题呢，本文提供了几种解决问题的思路，希望对大家有所帮助。 在工业生产制造中，由于生产过程是一个多因素耦合的复杂过程，生产过程中的任何异常都会导致产品缺陷产生，及时识别异常产品的缺陷模式是提高生产质量和生产效率的有效途径，所以缺陷检测具有十分重要的研究意义。 早期的产品缺陷模式识别主要是通过机器学习方法进行的，如支持向量机、反向传播网络等。这些方法与用肉眼直接对产品缺陷进行识别相比，大大降低了工作量。但是这些早期方法存在以下不足：
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