在LoRa真人模型训练中，训练素材的质量和数量对于模型的表现有重要影响。但并不是素材越多越好，在训练之前需要先进行一定的数据处理和筛选，去除无用的信息和噪声数据，从而保留有代表性的、具有参考价值的训练样本。训练的素材数量应当充足但不宜过多，过多的素材并不能提高模型的训练效果，反而可能导致过拟合，即模型过于紧密地拟合了训练数据，无法泛化到其他数据集。
因此，在选择训练素材的数量上，需要针对具体的任务需求来确定合适的范围，并进行充分的数据分析和质量控制。使用多样化、充足且质量好的素材，对于提高模型的准确性和稳定性是非常有帮助的。
