通过实时数据增强生成张量图像数据批次，并且可以循环迭代，我们知道在Keras中，当数据量很多的时候我们需要使用model.fit_generator()方法，该方法接受的第一个参数就是一个生成器。...简单来说就是：ImageDataGenerator()是keras.preprocessing.image模块中的图片生成器，可以每一次给模型“喂”一个batch_size大小的样本数据，同时也可以在每一个批次中对这...batch_size个样本数据进行增强，扩充数据集大小，增强模型的泛化能力。...而参数大于0小于1时，执行的是放大操作，当参数大于1时，执行的是缩小操作。 channel_shift_range: 浮点数。随机通道转换的范围。...（主要用于与自动编码器一起使用）， "other" 将是 y_col 数据的 numpy 数组， None, 不返回任何标签（生成器只会产生批量的图像数据，这对使用 model.predict_generator
在本教程中，将执行以下步骤： 使用Keras在TensorFlow中构建完全卷积网络（FCN） 下载并拆分样本数据集 在Keras中创建生成器以加载和处理内存中的一批数据 训练具有可变批次尺寸的网络 使用...确保(1, 1, num_of_filters)从最后一个卷积块获得输出尺寸（这将被输入到完全连接的层）。 尝试减小/增大输入形状，内核大小或步幅，以满足步骤4中的条件。...但是任何尺寸大于最小输入尺寸的输入都需要汇总以满足步骤4中的条件。了解如何使用我们的主要成分来做到这一点。...第三点不能一概而论，因为它取决于诸如数据集中的图像数量，使用的数据扩充，模型初始化等因素。但是这些是实验中的观察结果。...如果想使用TensorFlow数据集（TFDS），可以查看本教程，该教程说明了TFDS以及数据扩充的用法。 3.特殊化carburetor（generator.py） 想在不同的输入维度上训练模型。
目录批量加载实战 使用flow_from_directory方法，可以通过指定目录中的子目录来加载图像数据。每个子目录代表一个类别，子目录中的文件（图像）会自动被分配到该类别。...DataFrame数据加载 flow_from_dataframe 方法用于从 pandas DataFrame 中加载图像数据。它适用于图像文件路径和标签信息存储在一个 CSV 文件中的情况。...DataFrame 中包含了图像的文件名和对应的标签，图像数据的路径可以通过文件夹路径与文件名结合得到。 适用场景： 适用于图像路径和标签信息存储在 CSV 文件中的情况。...两种打开方式对比 特性 flow_from_directory flow_from_dataframe 数据格式 按文件夹组织，每个文件夹为一个类别 通过 CSV 文件指定图像路径和标签 适用场景 图像按类别存放在不同文件夹中...图像文件和标签信息存储在 CSV 文件中 灵活性 结构化较强，适合标准化数据集 灵活，适合自定义数据集，文件路径和标签可自由配置 CSV 文件 不需要 需要一个包含图像路径和标签的 CSV 文件 三
sparse"返回1D的整数标签,如果为None则不返回任何标签, 生成器将仅仅生成batch数据, 这种情况在使用model.predict_generator()和model.evaluate_generator...（从1开始） vocabulary_size：整数，字典大小 window_size：整数，正样本对之间的最大距离 negative_samples：大于0的浮点数，等于0代表没有负样本，等于1代表负样本与正样本数目相同...，该函数对每个数据点应该只返回一个标量值，并以下列两个参数为参数： y_true：真实的数据标签，Theano/TensorFlow张量 y_pred：预测值，与y_true相同shape的Theano.../TensorFlow张量 真实的优化目标函数是在各个数据点得到的损失函数值之和的均值 请参考目标实现代码获取更多信息 可用的目标函数 mean_squared_error或mse mean_absolute_error...注意，使用该函数时仍然需要你的标签与输出值的维度相同，你可能需要在标签数据上增加一个维度：np.expand_dims(y,-1) kullback_leibler_divergence:从预测值概率分布
作者 | Insaf Ashrapov 来源 | googleblog 编辑 | 代码医生团队 在本文中，将展示如何编写自己的数据生成器以及如何使用albumentations作为扩充库。...作为数据生成器，将使用自定义生成器。...__（生成的批处理用于送入网络） 使用自定义生成器的一个主要优点是，可以使用拥有的每种格式数据，并且可以执行任何操作 - 只是不要忘记为keras生成所需的输出（批处理）。...有很多用于此类任务的库：imaging，augmentor，solt，keras / pytorch的内置方法，或者可以使用OpenCV库编写自定义扩充。但我强烈推荐albumentations库。...最简单的使用方法是从segmentation_models库中获取。
因此，Generator网络的工作是学习X中数据的分布，以便它可以产生真实的猫图像，并确保鉴别器无法区分训练集中的猫图像和生成器的猫图像。...首先，我使用Keras和Tensorflow后端，在MNIST数据集上训练了一个GAN(准确地说，是DC-GAN)，这并不难。...我最终使用0到0.1之间的随机数来表示0个标签（真实图像）和0.9到1.0之间的随机数来表示1个标签（生成的图像）。训练生成器时不需要这样做。 此外，它还有助于为训练标签添加一些噪音。...对于输入识别器的5%的图像，标签被随机翻转。即真实被标记为生成并且生成被标记为真实。 4.批量规范有帮助，但前提是你有其他的东西 批处理规范化无疑有助于最终的结果。...这些可以帮助你更好地了解训练的进展，甚至可以帮助你在工作不顺利的情况下进行调试。 理想情况下，生成器应该在训练早期接收大的梯度，因为它需要学习如何生成真实的数据。
但是良好的数据不会从天上掉下来，靠人工收集数据是一个非常费时费力的工作，关键是，在特定的领域，有效的数据很难获取，比如医学影像数据。...这个时候，采用一些程序手段扩充数据集就成为了解决数据缺乏的一种方法，它可以将训练集的大小增加10倍或更多。更让人鼓舞的是，这样训练出的模型通常会更加健壮，减少过拟合。...通过数据扩充，我们可以将原来的数据集规模扩大64倍。 这个imgaug库，功能相当强大，文档也还算比较全。如果你觉得引入第三方库太麻烦，也可以考虑keras提供的数据扩充API。...datagen.fit(train) 数据生成器本身实际上是一个迭代器，在请求时返回批量的图像样本。我们可以通过调用flow()函数来配置批量大小并获取批量图像。...X_batch, y_batch = datagen.flow(train, train, batch_size=32) 最后，我们可以使用数据生成器，必须调用fit_generator()函数并传入数据生成器和每个轮次的样本数以及要训练的轮次总数
这个想法是，通过使用扩张率增加核的有效接受域大小，CNN 将使正确的分支能够学习不同的特征映射。 使用大于 1 的扩张速率是一种计算有效的近似方法，可以增加接收场的大小。...生成器将以固定的时间间隔假装其输出是真实数据，并要求 GAN 将其标记为 1.0。 然后，当将伪造数据提供给判别器时，自然会将其分类为伪造，标签接近 0.0。...当 GAN 训练收敛时，最终结果是生成器，可以合成看似真实的数据。 判别器认为该合成数据是真实数据或带有接近 1.0 的标签，这意味着该判别器可以被丢弃。...首先对 CGAN 判别器进行训练，以一批真实和伪造的数据为条件，这些数据以其各自的热门标签为条件。 然后，在给定单热标签条件假冒数据为假的情况下，通过训练对抗网络来更新生成器参数。...此外，假数据分类和真实标签 0.0 之间的 MSE 应该接近零。 与其他 GAN 相似，对 LSGAN 判别器进行了训练，可以从假数据样本中对真实数据进行分类。
数据预处理 我们从一个kaggle数据集获取数据，街景和分割的图像被配对在一起。这意味着为了构建数据集，必须将每个图像分成两部分，以分割每个实例的语义图像和街景图像。...当我们使用keras框架构造生成器和鉴别器时，我们需要导入所有必需的图层类型以构造模型。...使用双曲正切可对数据进行归一化，范围从（0,255）到（-1,1）。我们必须记住将数据编码为范围（-1,1），这样才能正确评估生成器的输出和y值。...这里要注意的关键是批次大小。该论文建议使用迷你们批处理（n_batch = 1），但经过一些测试，我们发现批处理大小为10会产生更好的结果。...语义到真实： 将语义数据转换为真实的街景图像时，我们担心这是不可能的，因为当转换为语义数据时，会丢失大量数据。例如，红色汽车和绿色汽车都变成蓝色，因为汽车是按蓝色像素分类的。这是一个明显的问题。
，你需要做的第一件事是验证输入到网络的数据，确保输入(x)对应于一个标签(y)。...在预测的情况下，确保真实标签(y)正确编码标签索引(或者one-hot-encoding)。否则，训练就不起作用。 2 决定是选择使用预模型还是从头开始训练你的网络?...3 在你的网络中始终使用归一化层（normalization layers）。如果你使用较大的批处理大小(比如10个或更多)来训练网络，请使用批标准化层（BatchNormalization）。...请注意，大部分作者发现，如果增加批处理大小，那么批处理规范化会提高性能，而当批处理大小较小时，则会降低性能。但是，如果使用较小的批处理大小，InstanceNormalization会略微提高性能。...8 在训练前和训练期间，确保打乱训练数据，以防你不能从时序数据中获取有用信息。这可能有助于提高您的网络性能。
N个图像组成的训练数据集，每个图像都有相应的标签。...然后，我们使用这个训练集来训练分类器，来学习每个类。 最后，我们通过让分类器预测一组从未见过的新图像的标签来评估分类器的质量。然后我们将这些图像的真实标签与分类器预测的标签进行比较。...因此，通常建议从小batch开始，通过训练慢慢增加batch大小来加快收敛速度。 我还做了一些数据扩充。数据扩充的实践是增加训练集规模的一种有效方式。...训练实例的扩充使网络在训练过程中可以看到更加多样化，仍然具有代表性的数据点。 然后，我创建了一个数据生成器，自动从文件夹中获取数据。Keras为此提供了方便的python生成器函数。...然而，当您的数据集中只有2%属于一个类(恶性)，98%属于其他类(良性)时，错误分类的分数就没有意义了。
什么是生成器网络？ 生成器网络使用现有数据来生成新数据。 例如，它可以使用现有图像生成新图像。 生成器的主要目标是从随机生成的数字向量（称为潜在空间）生成数据（例如图像，视频，音频或文本）。...GAN 不需要标签数据； 当他们学习数据的内部表示时，可以使用未标记的数据来训练他们。 GAN 生成数据：关于 GAN 的最好的事情之一是，它们生成的数据类似于真实数据。...生成器网络的新目标函数鼓励其生成具有统计信息的数据，该数据与真实数据相似。 要应用特征映射，网络不会要求判别器提供二进制标签。...训练 3D-GAN 涉及的步骤如下： 从高斯（正态）分布中采样 200 维噪声向量。 使用生成器模型生成伪图像。 在真实图像（从真实数据中采样）和生成器网络生成的伪图像上训练生成器网络。...生成器网络将生成伪样本，我们将其用于训练判别器网络。 合并真实图像和伪图像以创建一组新的样本图像。 我们还需要创建一个标签数组：真实图像使用标签 1，伪图像使用标签 0。
) # 利用批量生成器拟合模型 # steps_per_epoch 参数的作用：从生成器中抽取 # steps_per_epoch 个批量后拟合过程 # 每个批量包含 20 个样本，所以读取完所有...，否则可能会报错 ImageDataGenerator类的简单介绍： 通过实时数据增强生成张量图像数据批次，并且可以循环迭代，我们知道在Keras中，当数据量很多的时候我们需要使用model.fit_generator...简单来说就是：ImageDataGenerator()是keras.preprocessing.image模块中的图片生成器，可以每一次给模型“喂”一个batch_size大小的样本数据，同时也可以在每一个批次中对这...batch_size个样本数据进行增强，扩充数据集大小，增强模型的泛化能力。...总结起来就是两个点： （1）图片生成器，负责生成一个批次一个批次的图片，以生成器的形式给模型训练； （2）对每一个批次的训练图片，适时地进行数据增强处理（data augmentation）； 详细的这个类的内容可以查看这篇文章
用对抗样本训练模型（AdvProp） AdvProp模型是一种使用对抗性样本来减少过度拟合的训练方法。在实现时，使用了独立的辅助批处理规范来处理对抗性样本。...Image-A数据集号称为最难数据集。也是目前在ImageNet上训练的众多分类模型的试金石。它包含了来自真实世界的7500 张图片，这些图片的类别与ImageNet数据集的标签一致。...图中红色的是标签是 ResNet-50 模型给出的，黑色的标签是实际真实标签，而且以很高的信任度识别错误，要注意虽然这些样本是对抗样本，但都是来自真实世界未加对抗调整的自然图片。...而对于挑选伪标签样本过程，还可以更加精确一些，例如在候选样本中做特征聚类，剔除特征相同的伪标签样本，使学生模型的训练更高效、所学习的特征更全面。 为了提高模型的精度，扩充数据集已经是一个主流的思想。...如何更为有效的扩充数据集则是训练方法未来优化的空间。 其实代码医生工作室的鉴黄师产品在训练过程中，也使用了扩充数据集的方式优化模型精度。只不多我们的扩充框架是半自动的。
这样的方法不仅适用于数据量小的情形，而且适用于各种大小的数据集。典型的数据扩充技术使用一组非常有限的易调用的已知不变量。...右:训练对抗性鉴别器网络来区分来自真实分布的样本(来自同一类的其他真实图像)和伪分布(从生成器网络生成的图像)。...真实或伪造的标签也被传递到网络，以使网络能够学习如何最好地强调真实生成的数据。事实证明，最后一步对于最大化DAGAN增强的潜力至关重要。...Vanilla分类结果 使用匹配网络和数据增强网络 one-shot学习：当使用DAGAN增强来训练匹配网络时，在每个匹配网络训练集在训练期间进行数据增强过程。...生成的数据与真实数据的比率从0到2不等。标准扩充再次应用于DAGAN扩充和标准设置中的所有数据。
总而言之，编码是自编码器在一些限制下学习恒等函数的副产品。 GAN包括两个神经网络：一个生成器尝试生成和训练数据相似的数据，一个判别器来区分真实数据和假数据。...相似的，如果有一个大数据集，但大部分实例是无标签的，可以用全部数据训练一个栈式自编码器，然后使用其底层创建一个神经网络，再用有标签数据来训练。...例如，图17-6展示了如何使用栈式自编码器来做分类的无监督预训练。当训练分类器时，如果标签数据不足，可以冻住预训练层（底层）。 ?...图17-6 使用自编码器做无监督预训练 笔记：无标签数据很多，有标签数据数据很少，非常普遍。...例如，当生成器的输出从4 × 4变为8 × 8时（见图17-19），在现有的卷积层上加上一个上采样层（使用近邻过滤），使其输出8 × 8的特征映射。
但是使用GAN，从山上下来的每一步都会改变整个景观。这是一个动态系统，其中优化过程寻求的不是最小，而是两个力之间的平衡。...为了解决这个问题，每当我们在生成器和鉴别器中使用跨步的Conv2DTranpose或Conv2D时，我们使用可以被步长大小整除的内核大小。 ?...经过训练，该模型将使生成器向一个方向移动，从而提高其欺骗鉴别器的能力。这个模型将潜在空间点转换为分类决策（“假”或“真实”） 并且它意味着使用始终“这些是真实图像”的标签进行训练。...对于每个epoch，执行以下操作： 在潜在空间中绘制随机点（随机噪声）； 在生成器中使用随机噪声生成图像； 将生成的图像与实际图像混合； 使用这些混合图像训练鉴别器，并使用相应的目标：要么“真实”(对于真实图像...训练鉴别器以在生成器的输出和来自训练数据集的真实图像之间进行区分，并且训练生成器以欺骗鉴别器。值得注意的是，生成器组不能直接从训练集中看到图像;它对数据的信息来自鉴别器。
假设具有2000个样本，每个数据具有1000维，每维的数据的数值的大小都在0-1之间随机生成，分类标签只有2种。 ?...损失函数使用最简单的mse，优化方式使用adam，考核的指标为准确度accuracy。 ? 完整的模型结果如下。 ? 批处理大小为16，经过20轮训练。...由于数据是随机生成的，我们取0号举例， ? 0号数据的标签为0，内容截取如下，预测的值为0.296199。 ? 获取x0对应的梯度。 ?...叠加完得到新的x0值，由于修改量较小，可以认为对原始数据修改不大，但是预测值达到了0.984356，可以认为标签从0变成了1。...攻击图像识别模型 以攻击InceptionV3模型为例，介绍生成攻击样本的基本原理。Keras内置了这个模型，我们直接使用就可以了。从模型中直接获取第一层的输入作为输入层，最后一层的输出为输出层。
生成器（Generator），能够输入一个向量，输出需要生成固定大小的像素图像 判别器（Discriminator），用来判别图片是真的还是假的，输入图片（训练的数据或者生成的数据），输出为判别图片的标签...5.1.2.2 理解 思想：从训练库里获取很多训练样本，从而学习这些训练案例生成的概率分布 黑色虚线：真是样本的分布 绿色实线：生成样本的分布 蓝色虚线：判别器判断的概率分布 zz表示噪声，zz到xx...表示生成器生成的分布映射 过程分析： 1、定义GAN结构生成数据 (a)(a)状态处于最初始的状态，生成器生成的分布和真实分布区别较大，并且判别器判别出样本的概率不稳定 2、在真实数据上训练 n epochs...\max \limits_DV(D, G)DmaxV(D,G) :固定生成器G, 尽可能地让判别器能够最大化地判别出样本来自于真实数据还是生成的数据 \min \limits_G LGminL...CNN结构，初始化生成器训练优化参数 输入噪点数据，输出预测的类别概率 注意生成器训练时，判别器不进行训练 from keras.optimizers import Adam
() #image_data_format选择"channels_last"或"channels_first"，该选项指定了Keras将要使用的维度顺序。...而Keras的函数mnist.load_data()加载的MNIST数据集是原始的像素值。 6....每一次循环，生成器 g 先根据 BITCH_SIZE 个 100 维的随机噪声生成 BITCH_SIZE 张和真实图像同样大小的图像，然后将这 BITCH_SIZE 张图像和真实的 BITCH_SIZE...接下来，同样生成 BITCH_SIZE 个 100 维的随机噪声，打上和真实图像一样的标签（因为这是 g 所期望的），放入 d_on_g 中。...最终理想的生成器的损失函数应该和判别器的损失函数一样大，这时判别器无法区分真实图像和假图像，生成器也达到了它所能到达的最小损失值。
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