对于深度学习图像识别任务，几百张图片通常是不够的，尤其是当你需要区分苹果和香蕉这样具有明显视觉差异的物体时。虽然几百张图片可以作为一个起点，但要训练一个泛化能力强的模型，通常需要更多的数据。
如果你只有几百张图片，可以通过数据增强（Data Augmentation）来增加数据的多样性。数据增强技术包括： - 旋转、翻转、缩放、裁剪等几何变换。 - 颜色变换，如亮度、对比度、饱和度调整。 - 添加噪声、模糊等。
数据增强可以显著增加数据量，帮助模型更好地泛化。
如果你有几百张图片，可以考虑使用迁移学习（Transfer Learning）。迁移学习利用在大规模数据集（如ImageNet）上预训练的模型，然后在小数据集上进行微调。这种方法可以显著减少对数据量的需求。
数据质量同样重要。确保你的图片清晰、标注准确，并且覆盖了各种不同的场景和光照条件。
在训练过程中，使用交叉验证或保留一部分数据作为测试集，以评估模型的性能。如果模型在测试集上表现不佳，可能需要更多的数据或调整模型结构。
如果你只有几百张图片，建议结合数据增强和迁移学习来提升模型性能。
