不知道为啥用cv显示原图全是白的。。。。这样可以src = cv2.cvtColor(np.asarray(array_to_img(x[0])), cv2.COLOR_RGB2BGR) keras fit 中的 verbose verbose：日志显示 verbose = 0 为不在 ...

1. [深度学习] Keras 如何使用fit和fit_generator ps：解决样本数量不均衡：fit_generator中设置参数class_weight = 'auto' 2. 实现批量数据增强 | keras ImageDataGenerator使用 ...

版权声明：本文为博主原创文章，欢迎转载，并请注明出处。联系方式：460356155@qq.com 对数据量较少的深度学习，为了避免过拟合，可以对训练数据进行增强及添加Dropout层。 对训练数据进行变换增强： 训练模型添加Dropout层： 训练 ...

一、概念 1、为什么需要数据增强 1）数据是机器学习的原材料，而大部分机器学习任务都是有监督任务，所以非常依赖训练数据，而训练数据就是一种有标注数据，比如做文本分类的任务，就需要一些标注好的文本数据，算法起到一个拟合有标注的数据的作用，从数据中找到一定规律，比如某个数据属于某一类是由于某种特征 ...

图像增广 在5.6节（深度卷积神经网络）里我们提到过，大规模数据集是成功应用深度神经网络的前提。图像增广（image augmentation）技术通过对训练图像做一系列随机改变，来产生相似但又不同的训练样本，从而扩大训练数据集的规模。图像增广的另一种解释是，随机改变训练样本可以降低模型 ...

1 什么是数据增强？ 来自 <https://www.infoq.cn/article/kyXx3sRKNsdFgqapv2Gw?utm_source=rss&utm_medium=article> 数据增强也叫数据扩增，意思是在不实质性的增加数据的情况下，让有限的数据产生 ...

数据增强的方式有很多，比如对图像进行几何变换（如翻转、旋转、变形、缩放等）、颜色变换（包括噪声、模糊、颜色变换、檫除、填充等），将有限的数据，进行充分的利用。这里将介绍的仅仅是对图像数据进行任意方向的移动操作（上下左右）来扩充数据。 这里将使用scipy中的shift变换工具（from ...

深度学习中的数据增强与实现 深度学习中的数据增强（data augmentation） ...