imagedatagenerator参数

imagedatagenerator参数
ImageDataGenerator是Keras中的一种数据增强工具，他可以用来创建一个图像分类器，从而帮助提高模型的准确性和鲁棒性。

ImageDataGenerator并没有提供一个特定的架构或者算法，只是用于生成带有数据增强功能的训练数据集。

ImageDataGenerator可以通过处理图像，增加我们的模型的准确性和泛化能力。

ImageDataGenerator包含一些参数，可以用来在训练模型时进行数据增强。

ImageDataGenerator的参数涉及图像、标签、缩放比例、图像变形、图像落地点以及其他一些工具。

首先，让我们来看一下ImageDataGenerator的图像处理参数。

“featurewise_center”和“featurewise_std_normalization”可以用来确保每个像素的值介于0到1之间，这有助于模型更好地拟合图像数据。

“zca_whitening”参数可以用来确保所有像素的值维持一致。

此外，“rotation_range”参数可以用来指定要旋转的角度范围，“width_shift_range”及“height_shift_range”可以用来在水平和垂直方向上指定平移的距离范围。

另外，ImageDataGenerator还提供了一个“shear_range”参数，用于在垂直和水平方向上指定剪切变换的强度范围。

“zoom_range”可以用来指定放大的范围，“horizontal_flip”及“vertical_flip”可以用来翻转图像上的每个像素。

最后，“fill_mode”参数可以用来指定图像旋转或者翻转后，如何处理新出现的空白部分。

ImageDataGenerator还有几个标签参数，可以用来监视和管理
模型的表现。

其中“class_mode”参数可以用来指定模型训练时使用的分类模式；“sparse_categorical_crossentropy”参数可以用来指定使用的损失函数；“label_encoder”参数可以用来指定要转换的类标签格式，以及“activation”参数可以用来设置输出层的激活函数。

最后，此外ImageDataGenerator还提供了几个其他参数，可以用来调整模型的行为。

“batch_size”参数指的是要提取的每个批次的图像数量；“shuffle”参数用来指定是否要对图像数据集打乱顺序；“seed”参数用来指定随机种子；“data_format”参数用来指定图像数据的格式，“num_classes”参数用来指定分类任务的目标类别数。

总而言之，ImageDataGenerator提供了一系列参数，可以用来帮助训练模型，生成可用的训练数据集。

ImageDataGenerator可以用来处理图像，改变图像像素值，翻转和变形图像，以及提取每个模型迭代的图像数量等等。

使用这些参数，可以提升模型的准确性和泛化能力，从而帮助我们更好地实现我们的目标。