深度學習圖像識別：蘋果香蕉分類，458張圖片夠用嗎？

深度學習圖像識別：蘋果與香蕉分類，458張圖片夠嗎？

本文分析了利用深度學習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張蘋果圖片（共458張），進行訓練後，所有圖片都被錯誤分類為香蕉，這引發了對樣本量是否充足的質疑。

案例中使用了預訓練的ResNet50模型，並調整了最後一層全連接層進行二元分類。 代碼中包含了數據增強技術（如隨機裁剪和水平翻轉），並採用了SGD優化器。然而，由於訓練樣本有限，模型泛化能力不足，導致預測結果嚴重失誤。

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

因此，在數據量有限的情況下，選擇合適的模型架構和特徵提取方法至關重要。大型捲積神經網絡（如ResNet50）在小數據集上訓練容易過擬合，導致泛化能力差。而使用預訓練模型提取特徵再訓練，則能有效緩解這一問題，提升模型性能。

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