数据增强仅适用于训练。我想知道为什么有几个教程要创建test_generator和val_generator。为什么我们不只创建train_generator。
浏览 25提问于2020-05-10得票数 0
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我使用MobilenetV2预训练模型对植物图像进行分类，分为四类(新鲜植物，病叶，鲜叶，病叶)。我已经尝试使用以下代码集来实现增强和从目录流出方法，我确保为val_generator禁用了shuffle = False。My Drive/data/train', batch_size=32,)
val_generator<
浏览 23提问于2020-10-16得票数 1
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我想用GAN来增强数据，但我搞不懂什么是优点。和犯人。对于使用GAN的数据增强，或者与其他数据增强技术(如标准数据增强)相比，我们为什么使用GAN来进行数据增强？
你的回答对我会有很大帮助的。谢谢。
浏览 0提问于2019-12-23得票数 7
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我的问题与这个有关，我也尝试实现来自和的解决方案。下面，我还尝试根据这些解决方案实现代码(我的实现/输出不正确)。我的代码如下，使用纸张、岩石、剪刀数据：
为什么我不明白为什么和如何才能实
浏览 1提问于2020-06-30得票数 0
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正如我从这个同态加密中了解到的，它的主要目标是增强云计算的安全性。我们应该能够加密数据并将其发送到云中。在发送后，我们应该能够对加密的数据进行计算，计算结果也是加密的数据。如果我们解密计算结果，那么我们应该返回结果的纯文本版本。
问题是，为什么我们认为它增强了云计算？我们可以对数据进行加密，将其发送到云。当我们
浏览 0提问于2013-03-03得票数 2
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训练和验证精度高，测试精度低
、、、、
我的数据集由三个类组成：“纸，剪刀，石头”(8751张图像，所有的类都是完全平衡的)，我用它为“纸，剪刀，石头”游戏创建了一个手势识别模型。在使用keras的训练阶段，我在训练集和测试集(准确度、精度，AUC几乎都在0.98%)上都取得了优异的结果：
我认为这可能是由于过度拟合所致，我应该对我的模型做一些调整，事实上，通过增强，我增加了数据集中的图像数量，然后我试图通过添加层来修改MobileNet的基本模型batch_size=BATC
浏览 7提问于2022-02-13得票数 1
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我知道图像的数据增强技术。然而，我对如何生成增强的数据有疑问。随机RotationRandom
在Keras中，我们使用ImageDataGenerator来增强图像，而数据被提取用于训练。例如，如果我们有100张图片要开始。但是，如果我们
浏览 3提问于2021-01-02得票数 0
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我对y_train和y_test作为某种数组(稍后步骤中的PyTorch张量或NumPy数组)的预测很感兴趣，它们使用不同的脚本绘制标签旁边的图。val_dataset = Dataset(val_tensor)val_generatorself, batch, batch_nb):
def configure_optimiz
浏览 6提问于2021-01-20得票数 7
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本教程似乎没有解释我们应该如何加载、拆分和正确地进行增强。
让我们有一个由汽车和猫组成的数据集。首先，我通过datasets.ImageFolder函数加载了数据集。图像函数有命令"TRANSFORM“，我们可以设置一些增强命令，但是我们不想应用增强来测试数据集！所以让我们和transform=Non
浏览 0提问于2019-06-13得票数 2
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尽管如此，我仍然没有解决我的问题，为什么我现在尝试询问社区。我最终要做的是开发一个使用迁移学习的模型。我正在使用InceptionV3。我已经冻结了所有的层，并添加了最后一个密集的层来预测4类。nb_train_samples // batch_size, validation_data=val_generatorvalidation_steps=nb_validation_samples
浏览 20提问于2018-12-27得票数 0
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GPU上的数据增强
、、、
因为tf.data增强只在CPU上执行。我需要一种方式来运行某些增强TPU的音频项目。->混合增强。大多数增强可以作为模型之上的Keras层进行，但是MixUp需要在输入和标签两个方面进行更改。
是否有一种使用tf keras的方法。如果有任何方法，我们可以转移部分的tf.data上运行的TPU，这也将是有帮助的。
浏览 0提问于2021-01-05得票数 3
几个月前，我们升级到Google增强了电子商务，但似乎没有办法将产品类别的性能与前几年(当时我们还没有增强电子商务)进行比较。
虽然您可以比较收入，但没有类别数据。新的维度被称为产品类别(增强电子商务)和产品类别，所以我可以理解为什么您可能无法比较，但这似乎是一个巨大的遗漏，这就是我们的业务运作方式。有一个简单的解决办法，以获得这些数据，而无需手动拉出所有的数据和
浏览 0提问于2015-01-09得票数 2
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数据增强推荐管道
、、
我想使用Keras和由50个类组成的数据集来执行图像分类。目前，我每班只有7幅图像，我需要进行数据增强，以训练模型并获得可接受的精度值。我正在使用ImageDataGenerator类从角化，这是推荐的图像增强在飞行(在培训期间)。由于分类效果不好，我想知道是否有必要在培训之前进行离线增强，即扩大数据集，因为我诚实地认为，7远远不是每堂课的合理图像数量。
这是一种常见的做法是执行两种类型的增
浏览 0提问于2018-08-30得票数 3
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validation', batch_size=32,有两个单独的目录来进行训练和验证只是好奇我是否可以从同一个目录而不是两个单独的目录中分离出训练和验证数据？有什么例子吗？
浏览 0提问于2018-10-29得票数 9
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按照这里的指南，我偶然发现了以下内容:为了增强tf.data数据集，我们手动使用map函数在原始数据集的每个图像中映射图像转换： image =，该数据集具有相同数量的映射transformations.After更改的图像，它所做的就是像这样将这个数据集输入.fit：
model_with_aug.fit(augmented_train_batches这样(根据文档)，我们的模型就不会不止一次地看到相同的图像，
浏览 3提问于2020-03-18得票数 6
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我的问题是使用以下指令放大BreakHis数据集()：这是原始数据集的分布：
这是增强数据集的分布：
浏览 1提问于2021-07-25得票数 0
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我将用增强器替换getState，如下所示： getArtificialStateGetter: StateGetterFn
浏览 17提问于2022-10-19得票数 0
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我正在研究一种多分类的深度学习算法，我变得非常过火：我的模型应该是对17个不同品牌的太阳镜进行分类，但是我只有来自每个品牌的大约400个图像，所以我创建了一个文件夹，其中包含了数据增强的x3次数zoom_range=0.2, fill_mode='nearest')📷
我不知道是否只使用原始图像进行验证是正确的，还是必须使用增强图像进行验证，对于我来说，在验证上获得比
浏览 0提问于2018-11-19得票数 7
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背景:我正在使用YOLACT实例分割模型来训练图像集。数据集大小非常小(约20个图像)。模型不能正确收敛(当然，给定数据集大小)。我想通过添加一些增强的图像来增加数据集的大小。我知道我们有各种各样的图像增强技术和包，如image，albumentation，opencv等，但我需要图像和注释文件( COCO JSON )格式来训练模型。所以我的问题是： 有没有帮助我自动生成
浏览 29提问于2021-01-20得票数 0
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我们通常对名义数据进行一次热编码，以便更合理地计算特征或权重之间的距离，但我经常听说，基于树的模型，如随机森林模型或增强模型，不需要进行一次热编码，但我搜索过互联网，不知道，有人能告诉我为什么或指导我找出原因吗
浏览 3提问于2017-07-17得票数 1
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