使用张量流进行图像增强

Question

我有一个关于增强的问题...当我们使用 ImageDataGenerator 进行某些更改（例如缩放、移位和翻转）进行训练时...这是否意味着模型将永远看不到原始（增强）图像??

# Data Augmentation
  data_augmentation = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.experimental.preprocessing.RandomRotation(0.1),
  tf.keras.layers.experimental.preprocessing.RandomTranslation(0.1, 0.1)
])

model = Sequential([ data_augmentation,, .........

Answer 1

你不可能知道！数据增强中的变换随机应用于每批训练图像，因此每次在训练期间处理一批图像时，模型都会看到与原始图像略有不同的版本。重点是，在训练过程中，图像被处理的次数越来越多（每个时期 1 次），因此模型将看到同一图像的 #epochs 略有不同的版本...因此，其中一个略有不同的版本 可能是原始图像（这不太可能是真的，但也不是不可能）。