【机器学习Q&A】图像数据不足时的处理方法：在图像分类任务中，训练数据不足会带来什么问题？如何缓解数据量不足带来的问题？

场景描述

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。比如图像分类，作为计算机视觉最基本的任务之一，其目标是将每幅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，该如何处理呢?

知识点：迁移学习（Transfer Learning）、生成对抗网络、图像处理、上采样技术、数据扩充
问题：在图像分类任务中，训练数据不足会带来什么问题？如何缓解数据量不足带来的问题？

分析与解答

一个模型所能提供的信息一般来源于两个方面，一是训练数据中蕴含的信息; 二是在模型的形成过程中（包括构造、学习、推理等），人们提供的先验信息。当训练数据不足时，说明模型从原始数据中获取的信息比较少，这种情况下要想保证模型的效果，就需要更多先验信息。先验信息可以作用在模型上，例如让模型采用特定的内在结构、条件假设或添加其他一些约束条件；先验信息也可以直接施加在数据集上，即根据特定的先验假设去调整、变换或扩展训练数据，让其展现出更多的、更有用的信息，以利于后续模型的训练和学习。

具体到图像分类任务上，训练