使用有限的CNN模型和小数据集难以取得良好结果的挑战

这篇文章强调了在受到重大约束的情况下训练卷积神经网络（CNN）时，难以获得令人满意的结果。用户被限制为Conv2D、MaxPooling2D、Flatten和Dense层的单层，并且禁止使用诸如dropout或数据增强之类的抗过拟合技术。此外，数据集非常小，仅包含1.7k个训练图像、550个验证图像和287个测试图像。尽管进行了参数调整，但用户仍然难以获得良好的结果，这表明鉴于图像分类的固有复杂性以及如此小的数据集带来的过度拟合风险，所施加的限制实际上可能使任务变得极其困难，甚至是不可能的。这篇文章提出了关于在这些特定约束下任务可行性的有效问题。