小样本数据采用svm分类预测还是cnn分类预测

小样本数据一般会面临过拟合的问题，所以需要使用一些技巧来解决。如果数据集的规模较小，可以考虑使用支持向量机（SVM）分类器进行分类预测，因为SVM可以处理小样本数据并避免过拟合。另外，如果数据集中包含图像数据，可以考虑使用卷积神经网络（CNN）进行分类预测。CNN是一种深度学习算法，可以有效地处理图像数据，并且在图像分类任务上表现出色。但是，对于小样本数据集，CNN可能会出现过拟合的问题，需要采用一些正则化方法来解决。综上所述，具体采用哪种方法需要根据数据集的大小和特征等因素来综合考虑。