机器视觉算法训练的时候，数据集不够怎么办

当数据集不够大或不足以代表整个问题空间时，可以考虑以下方法来解决这个问题：

1. 数据增强 (Data Augmentation)：通过对现有数据进行一系列变换和扩充，生成新的训练样本。例如，对图像进行平移、缩放、旋转、翻转等操作，或者对文本进行删除、替换、插入等操作。这样可以扩大数据集并丰富训练样本的多样性。

2. 迁移学习 (Transfer Learning)：利用预训练的模型在大规模数据集上学习到的特征表示来初始化模型的参数，并在较小的数据集上进行微调。这样可以利用已有的知识来加速训练过程并提高模型性能。

3. 合成数据 (Synthetic Data)：使用合成数据生成技术，如生成对抗网络 (GAN) 或物理模拟器，生成新的合成数据样本。这些合成数据可以用于增加训练集的大小和多样性。

4. 主动学习 (Active Learning)：使用一些策略来选择最具信息量的样本，并将其标记以进一步扩充训练集。例如，通过人工标注模型认为最具挑战性或不确定性的样本，以便模型能够更好地学习。

5. 数据跨域迁移 (Domain Adaptation)：如果有其他相关领域的数据集可用，可以通过域适应技术将其与目标领域的数据集进行结合。这样可以利用其他领域的数据来丰富训练集，提高模型的泛化能力。

在实践中，通常会使用上述方法的组合来处理数据集不足的问题。同时，还可以考虑收集更多的数据、合作与共享数据等方式来扩充训练集。