Cosa significa "Mining Negativi Duri"?

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Il mining di hard negative è una tecnica usata nel machine learning per migliorare l'addestramento dei modelli. L'idea principale è concentrarsi su esempi che sono difficili da classificare correttamente per il modello.

Quando un modello impara, di solito guarda vari esempi per capire le differenze tra di loro. Alcuni di questi esempi sono più facili da classificare, mentre altri sono più impegnativi. I hard negatives sono quegli esempi tosti con cui il modello fatica. Dando più attenzione a questi casi difficili, il modello può imparare meglio e diventare più preciso.

In pratica, durante l'addestramento, al modello vengono mostrati non solo gli esempi corretti ma anche questi hard negatives. Questo lo aiuta a raffinare la sua comprensione e migliorare le sue performance. Usare il mining di hard negative può portare a una maggiore accuratezza e stabilità del modello, rendendolo utile in diverse applicazioni.