如何提高表单识别器模型的准确性？

要提高表单识别器模型的准确性，可以采取以下几个步骤：

数据预处理：对表单图像进行预处理，包括图像增强、去噪、裁剪等操作，以提高图像质量和清晰度，有利于后续的表单识别。
特征工程：根据表单的特点，提取适当的特征用于模型训练。可以使用传统的特征提取方法，如边缘检测、角点检测等，也可以使用深度学习方法进行特征提取。
模型选择与训练：选择适合表单识别任务的模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。根据数据集的规模和复杂度，选择合适的模型结构，并进行模型训练和优化。
数据增强：通过数据增强技术，如旋转、平移、缩放等操作，扩充训练数据集的规模，增加模型的泛化能力和鲁棒性。
模型集成：可以尝试使用集成学习方法，如投票、堆叠等，将多个模型的预测结果进行融合，提高整体的准确性。
参数调优：通过网格搜索、随机搜索等方法，对模型的超参数进行调优，找到最佳的参数组合，进一步提高模型的准确性。
持续优化：定期监控模型的性能，根据实际应用场景的反馈，进行模型的持续优化和迭代，以适应不断变化的表单识别需求。

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