在数据量受限的情况下，如何通过技术手段提升深度学习模型的精度？

为了提升在数据量受限情况下的深度学习模型精度，可以采用一系列技术手段。首先，数据增强技术是增加训练数据多样性的有效方法，通过对现有数据进行旋转、缩放、裁剪、翻转等操作，可以人为扩展数据集，提高模型泛化能力。其次，迁移学习也是一种常用策略，通过在大规模数据集上预训练模型，然后在目标任务上进行微调，可以利用预训练模型学到的丰富特征。此外，正则化技术如Dropout、权重衰减等，可以在训练过程中防止过拟合，提高模型在未知数据上的表现。还有集成学习方法，如Bagging和Boosting，可以结合多个模型来提升总体的预测精度。最后，模型剪枝和参数共享等方法可以在减少模型复杂度的同时，保持模型精度。深入理解这些技术，可以帮助我们在资源受限的条件下，依然构建出高性能的深度学习模型。为了进一步掌握这些技术和相关知识，建议参阅《深度学习 MIT教材2017版：免费高清中文版，全面覆盖数学与机器学习》，该教材详细介绍了深度学习的数学基础和机器学习基础，为读者提供了一个全面且深入的学习资源。

参考资源链接：[深度学习 MIT教材2017版：免费高清中文版，全面覆盖数学与机器学习](https://wenku.csdn.net/doc/71wxknrp3h?spm=1055.2569.3001.10343)