深度学习中使用resnet50和seresnext50-32x4d两种深度学习算法对OPTIMAL-31和UC Merced 数据集进行识别分析，为什么训练集：测试集=8：2会比训练集：测试集=7：3效果好，给出详细的理由

训练集和测试集的划分是深度学习中非常重要的一步，它直接关系到模型的泛化能力。在使用resnet50和seresnext50-32x4d两种深度学习算法对OPTIMAL-31和UC Merced 数据集进行识别分析时，训练集：测试集=8：2会比训练集：测试集=7：3效果好，这可能有以下几个原因：

1. 训练集的大小直接影响到模型的泛化能力，训练集越大，模型的泛化能力越好。因此，将训练集占比提高到80%可以使得模型有更多的数据进行训练，从而提高模型的泛化能力。

2. 测试集占比的大小也会影响到模型的泛化能力，测试集越大，模型的泛化能力越好。但是，测试集也需要包含足够的样本才能够对模型的性能进行评估。将测试集占比降低到20%可以使得模型有更多的数据进行训练，同时也能够保证测试集有足够的样本对模型进行评估。

3. 由于深度学习模型往往需要大量的数据进行训练，因此在数据集比较小的情况下，将训练集占比提高到80%可以使得模型有更多的数据进行学习，从而提高模型的准确率和泛化能力。

需要注意的是，训练集和测试集的划分不仅受到数据集大小的影响，还受到具体问题的影响。在实际应用中，需要根据具体情况选择最优的划分比例。