各位大神好,小白刚接触深度学习和keras.
有两个问题一直困扰着我,用keras中的 ImageDataGenerator做data augmentation时,
(1)每个epoch的图片都不同,这样的做,反向传播时修改的参数还准确吗,训练模型严谨吗,
(2)我试着输出过训练图像,发现里面没有原始图像,这样做数据扩张感觉很慌,是不是我使用方法的问题啊,请大佬指点迷津
datagen = ImageDataGenerator(
rescale=None,
shear_range=0.2,
zoom_range=[0.95,1.05],
rotation_range=10,
horizontal_flip=True,
vertical_flip=True,
fill_mode='reflect',
)
training = model.fit_generator(datagen.flow(data_train, label_train_binary, batch_size=n_batch, shuffle=True), callbacks=[checkpoint,tensorboard,csvlog],validation_data=(data_val,label_val_binary),steps_per_epoch=len(data_train)//n_batch, nb_epoch=10000, verbose=1)