我是 Tensorflow 的新手，找不到我问题的答案。

我正在尝试编写一个简单的程序，用于识别图片中的货车类型。我从每个类别下载了大约100张图片作为我的数据集。

我的问题是，我是否应该裁剪图片，使图片上只显示货车？

还是应该使用带有背景的原始图片以获得更好的准确性？

回答：

简短的回答是肯定的，但这个问题需要考虑更多因素。例如，使用这个模型时，图像会是什么样子？是有人手动裁剪这些图像然后使用模型，还是有人通过手机应用拍摄这些照片？机器学习的一个核心概念是，生产环境中的图像应尽可能接近训练数据，这样在生产中的表现就不会发生变化。

如果你只是想学习，我强烈建议你先尝试在 MNIST 或 乐高积木数据集上构建网络，然后再尝试使用你自己的图像，因为如果你在其中任何一个上遇到困难，有很多很好的资源可用 :)。此外，考虑将10张图片留作 测试集，以便你可以评估模型的性能。第三，Tensorflow 有一个内置的 图像数据集生成器，它将大大提高像这样的小数据集的模型性能。TensorFlow 图像数据集生成器可以缩放、旋转、翻转和放大你的图像，这将大大提高模型的准确性。

祝你好运！