例如，下面的图像显示了Open Images数据集的示例，有一个后轮呈现出了假阳性。这个假阳性结果的起因，来源于有一个注释缺失了。因此，检查一遍数据集中的所有注释，并修正其他相似的错误，可以帮助提高该模型在轮胎上的表现性能。
图：来自Tyler Ganter
这一环节中，常用的工具有：
FiftyOne、Aquarium, Scale Nucleus - 可以通过调试数据集来发现错误
制定解决方案
找出提升模型性能的方法的第一步，是明确失败案例的特征。
在大部分情况下，你需要通过添加训练数据来解决问题，但训练数据不是随意添加的，而应该是哪些和测试失败例子相似的数据。此外，你还可以改变pipeline中的预处理或者后续处理的过程，或者修正注释。
不管解决方案是什么，它都是起源于对模型的失败例子的理解而产生的。
阶段四：生产部分
图：部署一个模型
在这个阶段，你终于得到了一个在评估指标上表现还不错的模型，并且在边缘样本上不会产生重大错误。谢富治简历
现在，你需要做什么呢？
