我的测试数据集应具有多大的意义（对于图像识别）？

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[我正在使用神经网络进行图像识别，使用总计7000张图像（增强后）作为我的训练和验证数据集（分割为80/20）。

我的问题是我应该测试神经网络多少个额外的图像，所以我的测试数据集应该包含多少个图像。我知道验证准确性本身已经使我了解了神经网络的运行状况，但我仍然想对其进行进一步测试。我只能使用有限数量的图像，但希望整个过程变得“科学”。