KerasImageDataGenerator参数详解与使用
"Keras中的ImageDataGenerator函数是一个用于图像数据增强的强大工具,它可以在训练模型时动态地修改输入图像,从而增加模型的泛化能力。这个函数提供了多种参数,允许用户自定义数据增强的方式,包括旋转、平移、缩放、剪切、翻转等。以下是对这些参数的详细解释: 1. **featurewise_center**:如果设置为`True`,则会在训练前计算整个数据集的均值,并将所有图像的特征向量减去这个均值,实现特征级别的中心化。 2. **samplewise_center**:与`featurewise_center`类似,但针对每个样本单独进行,使其均值归零。 3. **featurewise_std_normalization**:若设为`True`,会计算数据集的标准差,然后除以每个特征的值,实现特征级别的标准化。 4. **samplewise_std_normalization**:与`featurewise_std_normalization`不同,是将每个样本的像素值除以它自己的标准差。 5. **zca_whitening**:如果启用,会对数据应用ZCA白化,这是一种减少数据相关性并增强模型学习能力的技术。 6. **rotation_range**:一个整数,表示在训练期间允许的最大随机旋转角度,范围在0到180度之间。 7. **width_shift_range**和**height_shift_range**:分别是以图片宽度和高度的百分比来定义水平和垂直平移的范围,用于随机偏移图像。 8. **shear_range**:设定随机剪切变换的角度范围,用于增加图像的变形。 9. **zoom_range**:设定随机缩放的范围,可以是一个数值或一个包含两个数值的列表/元组,表示随机缩放的最小和最大比例。 10. **channel_shift_range**:用于在颜色通道上进行随机漂移的量,可以改变图像的色彩。 11. **fill_mode**:当图像进行裁剪或填充时使用的策略,如'nearest'(最近邻)、'constant'(常数填充,默认值为0)、'reflect'(反射填充)或'replicate'(重复填充)。 12. **cval**:当`fill_mode`为'constant'时,用于填充的常数值。 13. **horizontal_flip**和**vertical_flip**:如果设置为`True`,图像会随机水平或垂直翻转。 14. **rescale**:一个浮点数,用于预先缩放图像,例如设置为1./255可以将像素值从0-255范围缩放到0-1范围。 15. **preprocessing_function**:可以传递一个函数,该函数会在所有其他转换之前应用于每个样本。 16. **data_format**:指定图像数据的维度顺序,通常为'channels_first'(通道优先)或'channels_last'(通道最后),默认值由Keras配置决定。 通过灵活调整这些参数,用户可以根据具体需求创建复杂的数据增强策略,以提高深度学习模型在实际应用中的性能。"
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