想努力的人
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模型训练好后，分类训练集和验证集中以很高的置信度做出错误决策的样本，然后去做这些bad cases的分析，如果发现错误标注有很强的规律性，则直接写一个脚本纠正（只要确保纠正后的标注正确率比纠正前明显高就行），如果没有什么规律，但是发现模型高置信度做错这些样本大部门都是标注错误的话，就直接删除这些样本，

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