AI 模型调优与数据增强实践

数据增强是深度学习中一个重要的步骤，它可以帮助模型更好地泛化。以下是一些关于数据增强的实践方法。

数据增强方法

旋转 (Rotation): 将图像随机旋转一定角度。
缩放 (Scaling): 随机缩放图像大小。
裁剪 (Cropping): 随机裁剪图像的一部分。
翻转 (Flipping): 随机水平或垂直翻转图像。
颜色变换 (Color Jittering): 改变图像的亮度、对比度和饱和度。

实践案例

以下是一个使用数据增强进行图像分类的示例代码：

from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 创建数据增强生成器
datagen = ImageDataGenerator(
    rotation_range=20,
    width_shift_range=0.2,
    height_shift_range=0.2,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True,
    fill_mode='nearest'
)

# 使用数据增强生成器进行训练
train_generator = datagen.flow_from_directory(
    'path/to/training/data',
    target_size=(150, 150),
    batch_size=32,
    class_mode='binary'
)

扩展阅读

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