GAN 数据增强专家评估系统

数据筛选

数据来源:

GAN 模型版本:

风险等级:

场景:

时间范围:

数据列表

文件名	场景	数据来源	GAN 版本	风险等级	操作

问题排查

模型在雨天场景下识别精度较低，以下是相关的数据质量指标和溯源信息：

KL 散度: 0.85 (较高，可能存在数据漂移)
坏样本比例: 12%
GAN 模型版本: v2.0
生成参数: 增加雨滴密度和模糊度

用户反馈

专家人工评估

专家ID:

真实性:

多样性:

相关性:

安全性:

评论:

改进建议:

模型训练

您可以配置模型训练参数，并监控训练过程。

学习率:

Batch Size:

训练轮数:

数据增强策略

当前使用的数据增强技术包括：

随机旋转
随机缩放
颜色抖动
GAN 数据生成

参数:

GAN version: v2.0
GAN 场景: 雨天
GAN 学习率：0.0002

模型性能评估报告

以下是模型在测试集上的性能指标：

精度: 85%
召回率: 80%
F1 值: 82.5%