样本少字小，OCR怎么训练好？

在利用深度学习做OCR汉字识别系统时，确实会遇到一些挑战。针对你所提的问题，以下是一些建议和方法，希望能对你有所帮助。

**问题一：样本类型少时识别准确率高，样本类型多时识别准确率迅速下降**

这个问题通常与模型的泛化能力有关。当模型在有限的样本类型上进行训练时，它可能过拟合于这些特定的样本，因此在这些样本上的识别准确率很高。然而，当引入更多不同类型的样本时，模型的泛化能力不足，导致识别准确率迅速下降。

为了解决这个问题，你可以尝试以下方法：

1. **数据增强**：通过对原始样本进行各种变换（如旋转、平移、缩放、裁剪等）来生成更多的训练样本。这样可以增加模型的泛化能力，使其能够适应更多不同的样本类型。

2. **使用预训练模型**：在大量数据集上预训练的模型通常具有较好的泛化能力。你可以使用这些预训练模型作为你的OCR系统的起点，并在你的特定数据集上进行微调。

3. **正则化**：在训练过程中使用正则化技术（如L1正则化、L2正则化、Dropout等）来防止模型过拟合。正则化可以帮助模型在训练时保持对噪声数据的鲁棒性，从而提高其泛化能力。

**问题二：小字体汉字识别困难**

对于小字体汉字识别，你可以尝试以下方法：

1. **图像预处理**：在图像预处理阶段，使用更先进的图像增强技术来改善图像质量。例如，你可以使用超分辨率技术来放大图像，使小字体汉字变得更加清晰。此外，你还可以尝试使用图像分割技术来将粘连在一起的字符分开。

2. **使用合适的网络结构**：针对小字体汉字的特点，选择合适的网络结构进行训练。例如，你可以尝试使用卷积神经网络（CNN）中的多尺度特征融合技术，以捕捉不同尺度的字符信息。此外，你还可以考虑使用循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）来处理序列信息，这对于识别粘连在一起的字符非常有帮助。

3. **字符分割**：对于粘连在一起的字符，你可以尝试使用字符分割技术将其分开。这可以通过在预处理阶段使用图像分割算法（如基于阈值的分割、基于边缘的分割等）来实现。在训练过程中，你也可以使用字符级别的标注数据来训练一个字符分割模型。

4. **使用合成数据**：由于真实世界中的小字体汉字样本可能非常有限，你可以考虑使用合成数据来扩充训练集。通过随机生成字体、大小、颜色等属性来合成汉字图像，并将其与真实数据混合使用进行训练。这样可以增加模型的鲁棒性，使其更好地适应各种不同的字体和大小。

总的来说，针对小字体汉字识别的问题，你需要综合考虑图像预处理、网络结构选择、字符分割以及合成数据使用等方面的方法。通过不断地尝试和优化，你可以逐渐提高OCR系统的识别准确率，使其能够更好地应对各种挑战。