在机器学习中，绝大部分模型都需要大量的数据进行训练和学习（包括有监督学习和无监督学习），然而在实际应用中经常会遇到训练数据不足的问题。不如图像分类，作为计算机视觉最基本的任务之一，其目标是将每副图像划分到指定类别集合中的一个或多个类别中。当训练一个图像分类模型时，如果训练样本比较少，该如何处理？
努力学习AI的Qi
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AI炼金术师，科学史爱好者
湖南，长沙
在机器学习中，绝大部分模型都需要大量的数据进行训练和学习（包括有监督学习和无监督学习），然而在实际应用中经常会遇到训练数据不足的问题。不如图像分类，作为计算机视觉最基本的任务之一，其目标是将每副图像划分到指定类别集合中的一个或多个类别中。当训练一个图像分类模型时，如果训练样本比较少，该如何处理？
