数据清洗---测试集和训练集分布不一致的状况

在竞赛中，能够会出现提供的数据不符合测试集分布的状况 根据百度车道线冠军的经验： 数据清洗上，最一开始采用了所有数据训练，发现loss常常出现不规则的跳动，通过排查，发现road 3存在几乎一半以上图像过曝的问题，而且road 3大多在强光下拍摄，不符合测试集的分布，因此很果断的舍弃了road 3，分数也提高了0.01左右（好神奇。。。）。 这就说明了，在数据来源不一样的状况下，极可能出现训练集与

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