Хотелось бы узнать, есть ли собственный способ обучения нейросетей tenorflow / Keras. Например, у меня есть модель CNN, которая выполняет сегментирование semanti c. Это достигает примерно 0,85 среднего значения пересечения по объединению (IoU), но мне бы хотелось, чтобы среднее было выше, однако сеть в этот момент, похоже, сходится. Кроме того, CNN достигает ~ 0,94i sh IoU в некоторых простых выборках, но менее 0,6 в некоторых сложных для обучения выборках в моем наборе данных. Мне любопытно, есть ли специальный метод обучения, в котором я могу еще больше компенсировать потери для «неточных» выборок в моем наборе данных, заставляя сеть лучше их изучать. Есть ли способ, которым я могу сделать это? Спасибо