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@@ -100,6 +100,10 @@ PaddleOCR提供的配置文件是在8卡训练（相当于总的batch size是`8*
 
 * 数据分布：建议分布与实测场景尽量一致。如果实测场景包含大量短文本，则训练数据中建议也包含较多短文本，如果实测场景对于空格识别效果要求较高，则训练数据中建议也包含较多带空格的文本内容。
 
+* 数据合成：针对部分字符识别有误的情况，建议获取一批特定字符数据，加入到原数据中使用小学习率微调。其中原始数据与新增数据比例可尝试 10:1 ～ 5：1， 避免新增数据过多导致模型学偏，同时尽量平衡语料词频，确保常用字的出现频率不会过低。
+
+  特定字符生成可以使用 TextRenderer 工具，合成例子可参考 [数码管数据合成](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.6/applications/%E5%85%89%E5%8A%9F%E7%8E%87%E8%AE%A1%E6%95%B0%E7%A0%81%E7%AE%A1%E5%AD%97%E7%AC%A6%E8%AF%86%E5%88%AB/%E5%85%89%E5%8A%9F%E7%8E%87%E8%AE%A1%E6%95%B0%E7%A0%81%E7%AE%A1%E5%AD%97%E7%AC%A6%E8%AF%86%E5%88%AB.md#31-%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%87%86%E5%A4%87)
+  合成数据语料尽量来自真实使用场景，字体、背景在贴近真实场景的基础上保持丰富，有助于提升模型效果。
 
 * 通用中英文数据：在训练的时候，可以在训练集中添加通用真实数据（如在不更换字典的微调场景中，建议添加LSVT、RCTW、MTWI等真实数据），进一步提升模型的泛化性能。
 
@@ -168,3 +172,8 @@ Train:
     - general.txt
     ratio_list: [1.0, 0.1]
 ```
+
+### 3.4 训练调优
+
+训练过程并非一蹴而就的，完成一个阶段的训练评估后，建议收集分析当前模型在真实场景中的 badcase，有针对性的调整训练数据比例，或者进一步新增合成数据。
+通过多次迭代训练，不断优化模型效果。