为了提升深度学习模型的效能，首要且直接的策略是扩充数据集。数据的丰富程度直接关联到模型的准确性，尤其是在训练样本稀缺的情况下，增加数据显得尤为关键。对于图像识别任务，通过数据增强技术可以显著提升数据集的多样性，这包括图像的翻转、添加噪声、缩放等操作。若技术实力允许，生成对抗*（GANs）也是一种强大的数据扩充手段。
此外，增强模型能力的一个有效*是增加*层数。对于复杂任务，如精细区分不同品种的猫狗，增加层次可以帮助模型捕捉到更加微妙的特征差异。然而，这也取决于任务的复杂程度。对于简单的分类任务，如区分猫和狗，一个简单的、层数较少的模型可能就足够了。
在图像预处理阶段，图像大小的选择同样至关重要。过小的图像可能导致模型无法捕捉到关键特征，而过大的图像则可能增加计算负担，或者因为模型复杂度不足而无法有效处理。常见的图像尺寸选择包括64x64、128x128、28x28（如MNIST数据集）和224x224（如VGG-16模型）。值得注意的是，预处理时可能会改变图像的高宽比。
训练轮次（epoch）也是影响模型性能的一个重要因素。epoch表示整个数据集通过神经*的次数。通常，建议以较小的增量（如+25、+100）逐步增加训练轮次。然而，当数据集足够大时，增加epoch才可能带来精度提升。达到一定程度后，继续增加epoch可能无法再提高精度，此时应考虑调整学习率这一超参数，以平衡模型达到全局*和避免陷入局部*的风险。
*，颜色通道的选择也对模型训练产生影响。彩色图像通常包含三个颜色通道（RGB），而灰度图像只有一个通道。颜色通道的复杂性直接影响数据集的复杂度和训练时间。如果颜色信息在模型中不是关键因素，可以考虑将彩色图像转换为灰度图像，或者探索其他颜色空间（如HSV、Lab）以优化模型性能。