Как обучить модель Keras на оригинальных и увеличенных данных из ImageDataGenerator?

Вопрос или проблема

Ответ или решение

Для того чтобы эффективно обучать модель Keras на оригинальных и увеличенных данных с использованием ImageDataGenerator, вы можете следовать нескольким шагам. Прежде всего, стоит отметить, что метод flow_from_directory() не отделяет оригинальные и увеличенные изображения — он просто создает возможность применять аугментацию к данным во время их выгрузки. Ваша задача состоит в том, чтобы создать такой процесс обучения, который бы использовал оба типа данных.

Вот шаги, которые можно предпринять:

1. Создание генераторов

Сначала создайте два генератора: один для оригинальных изображений, а другой для увеличенных. Например:

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# Генератор для оригинальных данных
original_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1.0/255)

# Генератор для увеличенных данных
augmented_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1.0/255,
    rotation_range=30,
    width_shift_range=0.2,
    height_shift_range=0.2,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True,
    fill_mode='nearest'
)

# Создание генераторов
original_generator = original_datagen.flow_from_directory(
    'path/to/data',
    target_size=(150, 150),  # Укажите размер изображений
    batch_size=32,
    class_mode='categorical'
)

augmented_generator = augmented_datagen.flow_from_directory(
    'path/to/data',
    target_size=(150, 150),
    batch_size=32,
    class_mode='categorical'
)

2. Объединение оригинальных и увеличенных данных

Чтобы комбинировать оригинальные и увеличенные данные в одном процессе обучения, вам потребуется создать пользовательский генератор, который будет чередовать данные из обоих источников. Это можно сделать с использованием Python-итераторов.

import numpy as np

def combined_generator(original_generator, augmented_generator):
    while True:
        original_batch = original_generator.next()
        augmented_batch = augmented_generator.next()
        # Комбинируем оригинальные и увеличенные данные
        combined_images = np.vstack((original_batch[0], augmented_batch[0]))
        combined_labels = np.vstack((original_batch[1], augmented_batch[1]))
        yield combined_images, combined_labels

3. Обучение модели

Теперь вы можете использовать этот комбинированный генератор для обучения модели. Не забудьте настроить количество эпох и размер шага (steps_per_epoch):

model.fit(
    combined_generator(original_generator, augmented_generator),
    steps_per_epoch=original_generator.samples // original_generator.batch_size + 
                     augmented_generator.samples // augmented_generator.batch_size,
    epochs=50  # Укажите количество эпох, соответствующее вашей задаче
)

4. Примечания по предотвращению переобучения

Если ваша модель уже переобучена, вы можете рассмотреть следующие подходы для борьбы с этой проблемой:

• Добавление регуляризации: использование Dropout, L2-регуляризации и т.д.
• Использование приближения: модель с меньшим количеством параметров может улучшить обобщающие способности.
• Раннее завершение (Early Stopping): остановка обучения, когда модель перестает улучшаться на валидационном наборе.
• Тонкая настройка гиперпараметров: изменение скорости обучения, размера батча и других параметров.
• Использование предобученных моделей: если ваша задача позволяет, товары по transfer learning могут помочь улучшить результаты.

Эти подходы помогут вам создать более устойчивую модель и улучшить ее обобщающие способности на данных. Удачи в обучении вашей модели!