正負樣本

        正樣本是指屬於某目標類別的樣本，負樣本是指不屬於目標類別的樣本。

        以分類問題為例，正樣本即為我們想要分類出來的樣本類型。比如在汽車分類場景下，我們需要確定一張照片是否為汽車，則在訓練過程中，汽車圖片就為正樣本，非汽車圖片為負樣本，訓練模型后得到一個分類模型。測試模型，發現模型誤將非汽車的圖片分類為汽車，這些被錯誤分類的樣本被成為“難分樣本”。在后續訓練時候，將“難分樣本”放入負樣本進行模型訓練，使模型效果更好，這個過程也叫做“難例挖掘”。