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什么决定了训练 AI 所需的数据集的大小？

• 训练人工智能 （AI） 算法需要大型数据集，而且它们可能很昂贵。那么，多少数据才足够呢？问题的复杂性、模型的复杂性、数据的质量以及所需的准确性水平主要决定了这一点。数据增强技术可以增加数据集的大小，而学习曲线分析可以确定何时优化了训练结果。问题复杂性是影响所需数据集大小的一个主要因素。图像识别很复杂，并且需要比简单图像分类更大的训练数据集。此外，具有更多特征的问题需要更多的训练示例来学习所有可能的关系。模型复杂性也很重要，具有更多参数的深度学习模型可能需要非常大的数据集才能进行有效学习。一个常见的经验法则
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