数据集的大小在机器学习模型性能中起着至关重要的作用，因为它直接影响模型泛化到未见过的数据的能力。 较大的数据集通常会提供更多模型需要学习的基础模式的示例，从而降低过度拟合的风险（记忆噪声或特定示例）并提高模型处理现实世界可变性的能力。 例如，小型数据集可能无法捕获足够的边缘情况或各种场景，从而导致模型在遇到新输入时性能不佳。 相反，足够大的数据集可以帮助模型识别更广泛的趋势，从而使预测在不同场景中更加稳健。
实际例子说明了这种关系。 在图像分类中，在 1,000 张猫狗图像上训练的模型可能难以处理光照、角度或品种的变化，但在 100,000 张图像上训练的同一模型可以更可靠地学习区分特征。 同样，自然语言处理 (NLP) 任务（如情感分析）受益于更大的文本语料库，因为它们使模型能够接触到更广泛的词汇、语法和上下文。 然而，仅凭数据集大小并不总是足够——质量也很重要。 例如，通过合成数据（例如，旋转的图像或释义的文本）扩充小型数据集可以通过人为地增加多样性来模仿大型数据集的优势。 开发人员还必须考虑模型的复杂性：具有数百万个参数的深度神经网络需要比像逻辑回归这样的更简单的算法更多的数据才能有效地训练。
虽然较大的数据集通常会提高性能，但存在权衡和限制。 超过一定程度后，添加更多数据可能会产生递减的回报。 例如，如果额外的数据是冗余的或缺乏新信息，将数据集从 1000 万个样本增加到 2000 万个样本可能不会显着提高准确性。 计算成本也会随着数据集大小的增加而上升，需要更多的存储、内存和训练时间。 在某些情况下，与迁移学习（使用预训练模型）等技术配对的较小数据集可以取得强大的结果，尤其是在数据稀缺的医学成像等专业领域。 开发人员必须平衡数据集大小与数据质量、问题复杂性和可用资源，以有效地优化模型性能。