如何在D2C的还原链路里，可以深度模型的识别效果，保障在模型识别不准确的情况下用户仍可万层诉求？
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可以设计一套协议或者规则：手动约定> 规则策略> 机器学习> 深度模型。举个例子，比如需要识别设计稿里的一个循环体：
初期，我们可以在设计稿里手动约定循环体的协议来达成
根据图层的上下文信息可做一些规则的判断，来判断是否是循环体
利用机器学习的图层特征，可尝试做规则策略的更上游的策略优化
生成循环体的一些正负样本来通过深度模型进行学习
其中手动约定的设计稿协议解析优先级最高，这样也能确保后续的流程不受阻塞和错误识别的干扰。
以上内容摘自《前端代码是怎样智能生成的》电子书，点击https://developer.aliyun.com/topic/download?id=53可下载完整版
你好，我是AI助理
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