Keras ImageDataGenerator class的文件说-

width_shift_range:浮点,1-D数组状或整数浮点:总宽度的分数,如果<1或像素,如果>=1.-1-D数组状:数组中的随机元素.-int:区间(-width_shift_range, +width_shift_range)的整数像素数——width_shift_range=2个可能值为整数[-1, 0, +1],与width_shift_range=[-1, 0, +1]相同,而区间width_shift_range=1.0的可能值为[-1.0,+1.0]内的浮点.

height_shift_range:浮点,1-D数组状或整数浮点:总高度的分数,如果<1或像素,如果>=1.-1-D数组状:数组中的随机元素.-int:区间(-height_shift_range, +height_shift_range)的整数像素数——height_shift_range=2个可能值为整数[-1, 0, +1],与height_shift_range=[-1, 0, +1]相同,而区间height_shift_range=1.0的可能值为[-1.0,+1.0]内的浮点.

我是Keras和机器学习的新手,我刚刚开始学习.

我很难理解Keras ImageDataGenerator class中这两个参数的文档和用法,分别命名为width_shift_rangeheight_shift_range.我查了很多,但除了官方文件,找不到任何好的文件.这两个论点到底有什么作用?你什么时候必须使用它们?

这个演讲在这里可能看起来不合适,但由于互联网上没有任何讨论,我认为在这里进行讨论会很好.

如果有人能帮助我理解这些,我将不胜感激.非常感谢你.

推荐答案

这两个参数由ImageDataGenerator class使用,用于在将图像送入网络之前对其进行预处理.如果你想让你的模型更健壮,那么少量的数据是不够的.这就是数据扩充派上用场的地方.这用于生成随机数据.

width_shift_range:它实际上将图像向左或向右移动(水平移动).如果该值为float and <=1,则将总宽度的百分比作为范围.假设图width is 100px.如果是width_shift_range = 1.0,那么-100% to +100%意味着-100px to +100px.它会在这个范围内随机移动图像.随机 Select 的正值将使图像向右移动,负值将使图像向左移动.我们也可以通过 Select 像素来实现这一点.

For value 1

height_shift_range:其工作原理与width_shift_range相同,但垂直移动(向上或向下).下面是height_shift_range=0.2,fill_mode="constant"的图片

enter image description here

fill_mode:它为输入区域中新移动的像素设置规则.

## fill_mode: One of {"constant", "nearest", "reflect" or "wrap"}. 
## Points outside the boundaries of the input are filled according to the given mode:
## "constant": kkkkkkkk|abcd|kkkkkkkk (cval=k)
## "nearest":  aaaaaaaa|abcd|dddddddd
## "reflect":  abcddcba|abcd|dcbaabcd
## "wrap":  abcdabcd|abcd|abcdabcd

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