resnet做皮肤病分类需要多少数据集

要确定resnet在皮肤病分类中需要多少数据集，需要考虑以下几个因素。

首先，对于深度学习模型，数据集的大小是至关重要的。通常情况下，数据集越大，模型的泛化能力越好。对于皮肤病分类任务来说，由于该领域的复杂性，我们建议至少使用数千张图像作为训练集。这样可以确保模型能够学习到不同皮肤病的特征和模式。

此外，数据集的多样性也是重要的。皮肤病有多种类型，包括湿疹、疱疹、鳞屑病等等。为了使resnet在这些不同类型的皮肤病上表现良好，我们需要在数据集中包含不同病例的图像。因此，建议使用包含多个类型的皮肤病图像的数据集。

此外，数据集要尽可能具有代表性。这意味着数据集中的图像应该来自不同的年龄段、人种和性别，以便模型对各种人群的皮肤病进行准确分类。

最后，进行皮肤病分类的数据集应该经过专业医生的标注。因为只有经过专业人士的标注，数据集中的图像才能准确地表示不同皮肤病的特征和病情。

总的来说，为了使resnet在皮肤病分类中取得较好的效果，建议使用数千张多样的、具有代表性的皮肤病图像作为训练集，并确保这些图像经过专业医生标注。