ground truth就是参考标准,一般用来做误差量化。比方说要根据历史数据预测某一时间的温度,ground truth就是那个时间的真实温度。error就是(predicted temperature - real temprature)。

在全监督学习中,数据是有标签(label)的的,以(x,
t)的形式出现,其中x是输入数据,t是label。正确的t标签是ground truth, 错误的标签则不是。

由模型函数的数据则是由(x, y)的形式出现的。其中x为之前的输入数据,y为模型预测的值。



标注会和模型预测的结果作比较。在损耗函数中会将y 和 t 作比较,从而计算损耗(量化预测值与真实值的差别)。 比如在最小方差中:







因此如果预测标签不是ground truth,那么loss的计算将会产生误差,从而影响到模型质量。

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