python - 使用 Keras 进行数据增强

Question

我正在使用 CNN 进行图像训练，在此之前我正在使用 keras 对训练数据集执行数据增强。

我有一些关于数据增强的问题:

1. 变换是否取决于 fit_generator() 中指定的纪元？
2. 获取增强图像是否有最大 epoch 数？
3. 是否存在可以给出所有可能的输出增强数据的最佳纪元数？
4. 对图像应用的变换是顺序还是随机。
5. 输出图像是否会在指定的纪元数后重复？如果是，那么该数字是多少，如果不是，那么最好使用的数字是什么？例如，假设我有一个图像，我传递的rotation_range为20。然后，我知道最初随机旋转将应用于rotation_range内的图像，并且随后的两个图像将不相同。但我想知道是否有任何角度模式可以应用于图像。经过一定次数的迭代后是否会重复相同的模式？

我正在使用

for images_iter, labels_iter in datagen.flow(image_dataset, Labels, batch_size=len(image_dataset), shuffle=False):

用于获取增强数据。

其中，image_dataset是形状[1, 28, 28, 1]的图像数据集，Labels只是0.

Answer 1

一一回答您的问题:

1. 不，当您生成集合时，变换仅计算一次。正如你所说，你在训练之前就这样做了，仅此而已。
2. 不，不存在“获取增强图像的最大纪元数”之类的东西。
3. 这取决于您的网络拓扑以及您想要完成的任务。
4. 这应该是按顺序进行的，但您可以随时随机播放您的集合。

编辑:

在该示例之后:不，没有生成大量图像。发电机将无限地跳动，直到您停止它。

参见:https://keras.io/preprocessing/image/