一图像识别模型能获得更多的数据它肯定是最简单的解决方案,深度学习图像识别模型依赖于所获得的数据一种最简单的方法是增加验证的精确度在处理图像识别模型时,可以考虑使用数据增强来增加可用数据集的多样性这包括把图像翻转到轴上添加噪声放大图像等二图像识别模型能增加更多的层次在图像识别模型中加入更多层次的图层使其有能力更深入地学习数据集特性,这样它就能识别人类可能没有注意到的细微差别在复杂的任务中,例如区分狗和猫,是很有意义的,因为其中一些图像识别模型能学会区分狮子犬和西施犬的细微特征为了完成一些简单的任务,如猫狗的分类,只需几层的简单的图像识别模型即可其他层次-图像识别模型更加精细三图像识别模型能改变图