四折交叉可以提高训练样本数量嘛

跟你局查询百度文库得知，四折交叉（four-fold cross validation）是一种常用的模型验证方法，主要用于评估模型在独立测试集上的性能。四折交叉将原始数据集分成四份，每次选择其中三份作为训练集，剩余的一份作为验证集，这样总共可以进行四次训练和验证，从而且得到更准确和可靠的模型性能评估结果。虽然四折交叉本身并不能直接提高训练样本数量，但它可以帮助我们更好地利用已有的训练数据。通过将原始数据集分成多个子集，并对每个子集进行训练和验证，可以增加模型训练的次数，从而且得到更准确的模型性能评估结果。如果原始数据集的大小有限，可以考虑使用其他数据增强技术来扩充训练数据，例如数据扩充、图像旋转、裁剪等。这些技术可以从已有的数据中生成更多的训练样本，从而提高模型的训练效果。

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