不同地域图像作为训练样本对生成卷积神经网络模型的影响

不同地域的图像作为训练样本对生成卷积神经网络模型有一定影响。如果训练集中的图像和测试集中的图像来自不同的地域，那么模型可能会在预测新数据时出现问题。这是因为不同地域的图像可能具有不同的特征和背景，导致模型学习到的特征无法很好地泛化到新数据上。因此，当训练卷积神经网络模型时，应该尽可能使用来自目标地域的图像作为训练集，以提高模型的泛化能力。如果目标地域的图像数量不足，可以考虑使用数据增强技术来扩充训练集，或者使用迁移学习等方法来借助其他相关领域的已有模型进行训练。