通过增加训练数据大小来减少CNN中的过度拟合，而不是使用DataImageGenerator增强图像(预处理数据)

通过增加训练数据大小来减少卷积神经网络（CNN）中的过度拟合是一种常见且有效的方法。以下是对这一方法的详细介绍：

增加训练数据大小减少过度拟合的优势

• 提高泛化能力：更多的训练数据可以帮助模型学习到数据的更广泛特征，从而在新数据上表现更好。
• 减少过拟合：通过提供更多的样本，模型可以减少对训练数据中噪声的敏感性，降低过拟合的风险。

增加训练数据大小的类型和应用场景

• 类型：这通常涉及到收集更多的数据或使用数据增强技术来扩充现有数据集。
• 应用场景：广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域，特别是在数据集较小或难以获取的情况下。

如何通过增加训练数据大小来减少过度拟合

• 数据收集：最直接的方法是收集更多的数据。这可能涉及到重新收集和标记数据，或者使用未标记数据进行半监督学习。
• 数据增强：如果无法增加实际数据量，可以通过数据增强技术来扩充数据集。这包括旋转、翻转、缩放图像等，以生成新的训练样本。

通过上述方法，可以有效地利用增加训练数据大小来减少CNN中的过度拟合，从而提高模型的泛化能力和性能。