新产线新产品，只有 30 张缺陷图（3 类各 10 张）和 5000 张良品图；同时手上有旧产线的 5 万张已标注缺陷数据。要求两周内上线一个可用模型，初期允许人工复检兜底。请给出你的训练方案：旧数据和新数据各自怎么用、哪些层训练哪些层冻结、上线判据是什么指标、在什么数据上算。

面试官在考什么

考察候选人在极少正样本下能否组合迁移、异常检测和参数高效微调，而不是只会全量 finetune。

少样本

回答框架 · 前两步

1. 主线是预训练 + 小样本微调：旧线或通用工业预训练提供表征，新线只做参数高效微调（冻结骨干、训 head/Adapter/Prompt），避免 30 张过拟合。
2. 让 5000 张良品发挥作用：加一路异常检测/自监督分支（重建、特征记忆库、单类分类），与有监督分支融合决策，尤其适合样本极少的类别。

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• 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？
• 你的训练集有 20 万张 OK 图、800 张缺陷图，缺陷分 5 类：划痕 500 张、脏污 150 张、凹坑 40 张、压伤 60 张、异物 50 张。目标是把 5 类都做到可用。请给出你处理不平衡的具体动作顺序和取舍，并说明每一步是为了解决哪个层面的不平衡。