深度學(xué)習(xí)圖像識別：蘋果香蕉分類，458張圖片夠用嗎？

深度學(xué)習(xí)圖像識別：蘋果與香蕉分類，458張圖片夠嗎？

本文分析了利用深度學(xué)習(xí)進行蘋果和香蕉圖像識別的樣本量需求。 一個案例中，使用ResNet50模型，分別收集了195張香蕉圖片和263張?zhí)O果圖片（共458張），進行訓(xùn)練后，所有圖片都被錯誤分類為香蕉，這引發(fā)了對樣本量是否充足的質(zhì)疑。

案例中使用了預(yù)訓(xùn)練的ResNet50模型，并調(diào)整了最后一層全連接層進行二元分類。 代碼中包含了數(shù)據(jù)增強技術(shù)（如隨機裁剪和水平翻轉(zhuǎn)），并采用了SGD優(yōu)化器。然而，由于訓(xùn)練樣本有限，模型泛化能力不足，導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果嚴重失誤。

針對此問題，一種替代方案是：利用預(yù)訓(xùn)練的VGG16模型提取圖像特征，再用這些特征訓(xùn)練一個三層多層感知器(MLP)進行分類。 此方法認為，利用預(yù)訓(xùn)練模型強大的特征提取能力，可以降低對訓(xùn)練樣本數(shù)量的要求，幾百張圖片可能就足夠。

因此，在數(shù)據(jù)量有限的情況下，選擇合適的模型架構(gòu)和特征提取方法至關(guān)重要。大型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如ResNet50）在小數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練容易過擬合，導(dǎo)致泛化能力差。而使用預(yù)訓(xùn)練模型提取特征再訓(xùn)練，則能有效緩解這一問題，提升模型性能。