训练的时候受标註为瑕疵的良品影像影响，测试时会发现大量的良品被模型判定成瑕疵，我个人的理解是，用模型过滤掉训练资料中标註为瑕疵的良品影像，但这样可能删除掉一些瑕疵不明显的重要资料，导致模型学习不到重要的资讯网，搜了半天，貌似都没有相关的文章，不知道有没大大可以帮忙指点下，这种数据集该怎么处理