オーバーラップした50-50

「オーバーラップ 50-50」は、コンピュータビジョン分野におけるデータセット分割方法の一つで、訓練セットとテストセットのサンプル間の重複率を50%に設定することを目指しています。これにより、モデルが評価時に部分的に見たことのあるデータと全く見たことのないデータの両方に対処することができ、モデルの汎化能力和頑健性を向上させます。その結果、モデルは実際のアプリケーションにおいてより安定し、信頼性が高まります。オーバーラップ 50-50は、画像認識や物体検出などのタスクにおいて重要な応用価値を持ち、現実的なデータ分布状況をより正確にシミュレートするのに役立ちます。