深度学习模型训练样本与模型性能：苹果香蕉识别案例分析
本文分析了在使用深度学习模型进行苹果和香蕉识别任务中，训练样本数量对模型性能的影响。 案例中，用户使用ResNet50模型，并使用了195张香蕉图片和263张苹果图片（共458张）进行训练，但模型识别结果却全部判定为香蕉，这表明模型训练存在问题。
用户提供的代码展示了其使用ResNet50预训练模型，并修改最后一层以适应二分类任务。代码包含数据增强、模型训练和推理三个部分。然而，即使使用了数据增强和预训练模型，458张图片的训练集对于参数量巨大的ResNet50模型来说仍然可能不足。 ResNet50需要大量数据才能有效学习并避免过拟合，从而提取出鲁棒的特征。 有限的样本数量，特别是当图片存在光照、角度、遮挡等差异时，可能导致模型学习到一些非泛化的特征，从而在测试集上表现不佳。
解决方案：降低模型复杂度
为解决此问题，建议采用一种更轻量级的方案：使用预训练的VGG16模型提取图像特征，然后利用一个简单的三层多层感知器(MLP)进行分类。 此方法降低了模型复杂度，减少了对训练数据量的需求。预训练模型VGG16已学习到丰富的图像特征，因此即使训练数据有限，也能获得较好的分类效果。 这突显了在数据量受限的情况下，选择合适的模型架构的重要性。 更简单的模型通常更容易训练，且对数据量的要求更低。
