深度学习图像识别：苹果与香蕉分类，458张图片够吗？
本文分析了利用深度学习进行苹果和香蕉图像识别的样本量需求。 一个案例中，使用ResNet50模型，分别收集了195张香蕉图片和263张苹果图片（共458张），进行训练后，所有图片都被错误分类为香蕉，这引发了对样本量是否充足的质疑。
案例中使用了预训练的ResNet50模型，并调整了最后一层全连接层进行二元分类。 代码中包含了数据增强技术（如随机裁剪和水平翻转），并采用了SGD优化器。然而，由于训练样本有限，模型泛化能力不足，导致预测结果严重失误。
针对此问题，一种替代方案是：利用预训练的VGG16模型提取图像特征，再用这些特征训练一个三层多层感知器(MLP)进行分类。 此方法认为，利用预训练模型强大的特征提取能力，可以降低对训练样本数量的要求，几百张图片可能就足够。
因此，在数据量有限的情况下，选择合适的模型架构和特征提取方法至关重要。大型卷积神经网络（如ResNet50）在小数据集上训练容易过拟合，导致泛化能力差。而使用预训练模型提取特征再训练，则能有效缓解这一问题，提升模型性能。
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