如何判断你的数据集是否适合使用深度学习模型？如果数据量太小有什么解决办法？

deep learning is a data hungry problem

数据集太小，数据样本不足时，深度学习相对其它机器学习算法，没有明显优势。而且如果样本太少模型还非常容易过拟合，表现出极差的泛化特性。

不过这个问题的破解方案是如果数据没有小到极端，那么我们可以通过迁移学习进行精调也能使用深度学习模型；

或者可以通过合适的数据增强（data augmentation）的方法进行数据的扩增，即在原数据的基础上进行数据形式的变换或者信息的增加删减；

以图像数据为例的数据增强方案包含：

几何变换类即对图像进行几何变换，包括翻转，旋转，裁剪，变形，缩放等各类操作，下面展示其中的若干个操作。

上面的几何变换类操作，没有改变图像本身的内容，它可能是选择了图像的一部分或者对像素进行了重分布。如果要改变图像本身的内容，就属于颜色变换类的数据增强了，常见的包括噪声、模糊、颜色变换、擦除、填充等等

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