神经网络样本太少怎么办

神经网络在样本量不足的情况下容易出现过拟合现象，即模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差。以下是几种解决神经网络样本太少的方法：

1. 数据增强：通过对原始数据进行旋转、翻转、裁剪等操作，生成新的训练数据，从而扩充数据集。

2. 迁移学习：使用已经训练好的模型作为初始模型，然后在小数据集上进行微调，以提高模型的泛化能力。

3. 正则化：通过在损失函数中加入正则化项，限制模型的复杂度，防止过拟合。

4. Dropout：在训练过程中，随机将一部分神经元的输出置为0，以减少神经元之间的依赖关系，防止过拟合。

5. 降低模型复杂度：减少神经网络的层数、神经元的个数等，以降低模型的复杂度，防止过拟合。