对一维数据增加噪声和差值处理以增加样本量的代码 keras
时间: 2023-12-01 18:02:31 浏览: 44
以下是一个使用Keras实现增加数据样本量的例子,其中包括增加噪声和插值处理:
```python
import numpy as np
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
# 加载数据
x_train = np.load('x_train.npy')
y_train = np.load('y_train.npy')
# 定义数据生成器
data_gen = ImageDataGenerator(
rotation_range=10, # 旋转范围
width_shift_range=0.1, # 水平平移范围
height_shift_range=0.1, # 垂直平移范围
zoom_range=0.1, # 缩放范围
)
# 对训练数据进行增强
x_augmented = []
y_augmented = []
for x, y in zip(x_train, y_train):
# 增加噪声
noise = np.random.normal(0, 0.1, size=x.shape)
x = x + noise
# 差值处理
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = data_gen.flow(x, batch_size=1, shuffle=False).next()[0]
x_augmented.append(x)
y_augmented.append(y)
# 转换为NumPy数组
x_augmented = np.array(x_augmented)
y_augmented = np.array(y_augmented)
# 将增强后的数据与原始数据合并
x_train = np.concatenate((x_train, x_augmented))
y_train = np.concatenate((y_train, y_augmented))
```
此代码使用`ImageDataGenerator`类进行数据增强,并使用`numpy`库将增强后的数据与原始数据合并。请注意,这只是一个例子,您可以根据需要调整增强参数和插值方法。
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