深度学习图像分类：用几百张图片训练苹果香蕉识别模型，可行吗？
利用深度学习技术构建苹果和香蕉图像分类器，样本数量是一个关键问题。本文分析一个案例，并探讨如何提升模型性能。
案例中，研究者使用ResNet50模型，收集了458张图片（195张香蕉，263张苹果）进行训练，使用了数据增强技术（随机裁剪和水平翻转），并采用SGD优化器。然而，结果却令人沮丧：所有图片都被预测为香蕉。
这引发了样本量不足的质疑。一种替代方案是：使用预训练的VGG16模型提取特征，再用这些特征训练一个三层MLP网络。这暗示，少量样本（几百张）可能足以训练一个性能尚可的模型。
两种方法各有优劣。ResNet50等大型预训练模型拥有强大的特征提取能力，但需要大量计算资源和训练数据。数据不足容易导致过拟合，正如案例中所示。而VGG16+MLP方案，则降低了对数据量和计算资源的需求，并降低了过拟合风险，更适合少量样本的情况。
因此，458张图片可能不足以训练ResNet50模型，导致泛化能力差。VGG16+MLP方案或许能提升准确率，但这需要进一步实验验证。 最终模型性能，还取决于数据质量、预处理方法、模型选择和超参数设置等因素。
