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python - Keras - CNN - データセットの調整 - 偏ったクラスとデータ拡張の試みを削除
私は、人気のある皮膚がん画像のデータセットに基づいて開発しているモデルに苦境に陥っています。いくつかのガイダンスが必要な点があります -
A.
元のデータセットは 10,000 枚以上の画像で、7000 近くの画像が 7 つのクラスのいずれかに属しています。4948 個のランダムな画像のサブセットを作成し、画像をリストのリストに変換する関数を実行しました。最初のリストには画像が含まれ、後者にはクラスが含まれ、クラス (5 - +6800K 画像のクラス)。思考プロセスは、クラス全体の分布を正規化することでした。
元のモデルを出力 (7 ではなく 6 ニューロンの高密度層) で再実行すると、エラーが返されます。
可能なクラスが 6 つしかないことをモデルに「示す」手順がありませんか? モデルは、出力層に 7 つのニューロンがある場合にのみ実行されます。
エラー：
B.
クラスの数とクラス全体の画像のまばらさを考慮して、データセットが比較的小さいため、データ拡張を追加しようとしています。ジェネレーターを実行しようとすると、validation_dataタプル内の変数の 1 つに問題があることを示す以下のエラー メッセージが表示されます。何が問題なのか理解できません。
テスト セットの値の例は次のようになります。
エラー：
コード：
python-3.x - Keras ネットワーク内のリストに画像を追加する方法
ImageDataGenerators によって調達された画像を 2 つの異なるリストに追加したいと思います。ラムダレイヤーでそれができると信じていましたが、エラーメッセージが表示されます。おもちゃの例については、以下のコードを参照してください。任意のイメージ セットを使用してコードを実行できます。ここにある猫と犬のデータセットを使用しました: " https://download.microsoft.com/download/3/E/1/3E1C3F21-ECDB-4869-8368-6DEBA77B919F/kagglecatsanddogs_3367a.zip "
machine-learning - マルチラベル画像分類のコンテキストで、データ拡張手法としてランダム クロッピングを行うことは実行可能ですか?
マルチラベル画像分類に関して、kaggle で 2 つのトップランキングのソリューションを読みました。私が読んだ両方の大会で、ランダムクロッピングが行われました。私には、ラベルとトリミングされた画像の間に不一致が生じる可能性があるため、これは悪い動きのように思えます。2 つのリンクを次に示します。
トリミングの理由が、使用されているモデル アーキテクチャの入力画像サイズの制約である場合、画像をトリミングする代わりにサイズを変更する方がよいのではないでしょうか?