Ваша 3D-модель, створена штучним інтелектом, зазвичай містить шуми через три основні проблеми: недостатня кількість високоякісних тренувальних даних, неправильно налаштовані параметри моделі.
Недостатня кількість тренувальних даних означає, що модель не може навчитися розпізнавати чіткі 3D-моделі, тому вона вгадує, що призводить до нерозбірливих результатів. Неправильно налаштовані параметри (наприклад, занадто високий темп навчання) роблять прогнози нестабільними та непослідовними. Вхідні дані з низькою роздільною здатністю змушують модель заповнювати прогали випадковими, нерозбірливими деталями.
Щоб виправити це, спробуйте покращити якість/різноманітність ваших тренувальних даних, налаштувати параметри (знизити швидкість навчання, додати регуляризацію) або використовувати вхідні дані з вищою роздільною здатністю для інтерпретації.