python-3.x - 使用 keras 扩充数据时如何修改标签

Question

我正在研究回归nn。
我正在使用 keras 1.2.1，并希望使用数据增强来改进我的模型。
为此，我修改了代码以使用生成器:

datagen = ImageDataGenerator(horizontal_flip=True)
datagen.fit(X_train, y_train, shuffle=True, validation_split=0.2, nb_epoch=EPOCHS, callbacks=callbacks)  

我遇到的问题是我需要修改此数据的关联 y_label 以说明我水平翻转图像的事实。
在这个简单的例子中，如果图像被翻转，我基本上需要将 y_label 的符号从正翻转为负，反之亦然。

Answer 1

在最近的 tensorflow-keras 版本中，我们可以在 内完成。 map 数据增强功能，使用 tf.data API。

   flip_prob=tf.random.uniform(shape=[1])

   image = tf.cond(flip_prob < 0.5, lambda: tf.image.flip_left_right(image), lambda: image)
   label = tf.cond(flip_prob < 0.5, lambda: -label, lambda: label) # label is int

我们也可以使用 tf.py_function 使用 python 条件语句(用于扩充)来实现相同的结果。