[{"data":1,"prerenderedAt":116},["ShallowReactive",2],{"blog-\u002Fblog\u002Fzh-hans\u002Ffrom-grades-to-scores":3,"blog-\u002Fblog\u002Fzh-hans\u002Ffrom-grades-to-scores-surround":90,"blog-\u002Fblog\u002Fzh-hans\u002Ffrom-grades-to-scores-translations":99},{"id":4,"title":5,"author":6,"body":9,"date":74,"description":75,"draft":76,"extension":77,"image":78,"meta":79,"navigation":81,"path":82,"seo":83,"stem":84,"tags":85,"__hash__":89},"blogZhHans\u002Fblog\u002Fzh-hans\u002Ffrom-grades-to-scores.md","精细的肌肤评估 AI 是怎样做出来的",{"name":7,"picture":8},"Soo Ick Cho","\u002Fimages\u002Fblog\u002Fauthor-sooickcho.jpg",{"type":10,"value":11,"toc":66},"minimark",[12,16,21,24,27,31,34,37,40,44,47,50,53,57,60,63],[13,14,15],"p",{},"INSKINVIEW 把肌肤分成六个维度，每个维度都以 0 到 100 分之间的分数来呈现。那么，这些分数是从哪里来的呢？今天就来谈谈这件事。其实在这些分数的背后，有一个每个做肌肤评估 AI 的人都会遇到的两难。",[17,18,20],"h2",{"id":19},"专家用等级来评估皮肤","专家用“等级”来评估皮肤",[13,22,23],{},"皮肤评估的标注数据（ground truth）通常是以等级的形式建立的，也就是像轻度、中度、重度这样，分成 4～5 个等级。",[13,25,26],{},"原因很简单：人无法用连续的分数来评估。如果问一位皮肤科专科医生“这条皱纹满分 100 分能打几分”，他很难回答。用人的眼睛区分 63 分和 67 分，几乎是不可能的。但如果问“在 4 个等级中属于第几级”，就能回答。前面文章里提到的 IGA 之类的评估工具全都采用等级方式，原因也在于此。",[17,28,30],{"id":29},"但是等级看不出变化","但是，等级看不出变化",[13,32,33],{},"问题在于，用这种等级数据训练 AI，AI 也就只认识等级。用 4 个等级学出来的模型，看世界也只有 4 个等级。",[13,35,36],{},"这就会出现尴尬的情况。即使坚持护理、肌肤正在一点点变好，只要还在 2 级的范围内变动，模型的答案就一直是“2 级”。前几篇文章说过，要经常测才能看出走势，可如果模型本身分辨不出细微的变化，经常测也就失去了意义。",[13,38,39],{},"但硬把等级拉伸成分数，也不是答案。把 2 级机械地叫作 50 分，并不意味着模型就知道 48 分和 53 分有什么区别。",[17,41,43],{"id":42},"汇集多人的评估就行了如果不考虑成本的话","汇集多人的评估就行了——如果不考虑成本的话",[13,45,46],{},"有一种已知的解法，也是我之前在特应性皮炎研究中用过的方法：让多位专科医生评估同一张照片。当时我收集了 5 位医生的评估。",[13,48,49],{},"5 个人给出的等级并不会完全一致，而恰恰是这种不一致成了信息。5 个人都评为 2 级的照片，和 2 级与 3 级各执一词的照片，是两种不同的状态。等级之间那些微妙的位置，正是通过多人的分布显现出来的。这样训练，模型就能读懂等级之间的地带。",[13,51,52],{},"不过，这种方式有一个明显的局限：成本。让每张照片都接受多位专科医生的评估，数据量越大就越难以承受。",[17,54,56],{"id":55},"不靠多人评估也能读懂等级之间","不靠多人评估，也能读懂等级之间",[13,58,59],{},"于是我们找到了另一条路：不用汇集多人的评估，也能让 AI 模型把以等级形式建立的标注数据，理解为 0～100 分的细分分数。具体方法属于我们的技术诀窍，无法在这里全部写出，但方向是明确的。",[13,61,62],{},"这样就能同时守住两点：正确答案的基准依然是皮肤科专科医生的评估，而模型则能学到等级之间的细微变化。",[13,64,65],{},"INSKINVIEW 的分数不是等级而是 0～100 分，原因就在这里。要显示出今天 61 分和下个月 65 分之间的差别，模型就必须能读懂这中间的地带。我说过要经常测才能看出走势，但其实在那之前，首先需要的是一个能盛得下走势的容器。",{"title":67,"searchDepth":68,"depth":68,"links":69},"",2,[70,71,72,73],{"id":19,"depth":68,"text":20},{"id":29,"depth":68,"text":30},{"id":42,"depth":68,"text":43},{"id":55,"depth":68,"text":56},"2026-08-16","皮肤科专科医生用等级来评估肌肤，而 INSKINVIEW 的分数却是 0～100 分。这是一篇关于用等级训练出来的 AI 如何学会理解精细分数的记录。",false,"md","\u002Fimages\u002Fblog\u002Ffbeb85d4-bd04-43fa-a3a6-729aa9ee5c05.png",{"slug":80},"from-grades-to-scores",true,"\u002Fblog\u002Fzh-hans\u002Ffrom-grades-to-scores",{"title":5,"description":75},"blog\u002Fzh-hans\u002Ffrom-grades-to-scores",[86,87,88],"肌肤评分","医疗 AI","INSKINVIEW","mMAS-Ao9HSltwKOqoaZl7WKf-Z083-MTkiXN0QIrn0k",[91,95],{"title":92,"path":93,"stem":94,"children":-1},"用数据画出肌肤老化的时间表","\u002Fblog\u002Fzh-hans\u002Fskin-aging-timeline","blog\u002Fzh-hans\u002Fskin-aging-timeline",{"title":96,"path":97,"stem":98,"children":-1},"智能手机肌肤分析的技术壁垒与应对之道","\u002Fblog\u002Fzh-hans\u002Fchallenges-of-smartphone-capture","blog\u002Fzh-hans\u002Fchallenges-of-smartphone-capture",[100,104,108,112],{"code":101,"name":102,"path":103},"ko","한국어","\u002Fblog\u002Ffrom-grades-to-scores",{"code":105,"name":106,"path":107},"en","English","\u002Fblog\u002Fen\u002Ffrom-grades-to-scores",{"code":109,"name":110,"path":111},"ja","日本語","\u002Fblog\u002Fja\u002Ffrom-grades-to-scores",{"code":113,"name":114,"path":115},"zh-hant","繁體中文","\u002Fblog\u002Fzh-hant\u002Ffrom-grades-to-scores",1791649182891]