某产线连续采集了 5000 张图像，其中只有 40 张含缺陷，且这 5000 张是同一天、同一台相机、同一光照条件下拍的，同一块产品有时会连拍多张。现在你要训一个缺陷分割模型，请说明你会怎么划分训练/验证/测试集，为什么不能直接把 5000 张随机打乱按 8:2 分？如果把模型部署到另一条产线上，最可能出现什么问题？

面试官在考什么

判断候选人是否理解工业数据的批次/产品泄漏，以及验证集划分要模拟上线时的分布偏移，而不是只追求一个好看的验证指标。

缺陷数据集

回答框架 · 前两步

1. 不能随机划分：同一天、同一相机、同一光照，训练集和验证集高度相似，甚至同一产品的连拍/多视角图被分到两边，验证指标虚高，等于在考同一批数据
2. 应按批次、时间或产品 ID 划分，让验证集代表"没见过的另一批"，最好来自不同光照/相机/产线，才能真正评估泛化

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• 训练集里良品与缺陷的比例是 200:1，缺陷中划痕类占 80%。当前用交叉熵训练，在 0.5 阈值下缺陷 recall 只有 0.3、precision 0.98，业务明确要求漏检率必须降下来。你会先动哪一步？请给出一条可落地的调整路径，并说清每一步在训练端还是推理端生效、会带来什么副作用、怎么验证是它起了作用。