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Die Anzahl der Testdaten, die für eine KI benötigt werden, um Bilder zu erzeugen, hängt von verschiedenen Faktoren ab, darunter die Komplexität des Modells, die Vielfalt der Bilder und die gewünschte Genauigkeit. Generell gilt: 1. **Komplexität des Modells**: Ein komplexeres Modell benötigt in der Regel mehr Daten, um gut zu generalisieren. 2. **Vielfalt der Bilder**: Je vielfältiger die Bilder sind, desto mehr Daten werden benötigt, um alle Variationen abzudecken. 3. **Genauigkeit und Qualität**: Höhere Anforderungen an die Genauigkeit und Qualität der erzeugten Bilder erfordern mehr Testdaten. Es gibt keine feste Regel, aber als grobe Richtlinie kann man sagen, dass für einfache Modelle einige tausend Bilder ausreichen können, während für komplexere Modelle oft zehntausende oder sogar hunderttausende Bilder benötigt werden. Es ist auch wichtig, die Daten in Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze zu unterteilen, um die Leistung des Modells richtig bewerten zu können. Ein typisches Verhältnis könnte 70% Training, 15% Validierung und 15% Test sein.
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