Предположим, я хочу обучить ResNet-32 с помощью CIFAR-100 в тензорном потоке, где количество обучающих изображений составляет 50000, а тестовых изображений - 10000. Я хочу использовать увеличение данных, когда новое изображение создается путем изменения размера изображения, случайного кадрирования и случайного выбора. flip.Now, что из следующего, я должен следовать ??
1.создать 50000 аугментированных изображений и сопоставить их с оригинальным тренировочным изображением. Затем обучить мою модель этому 1000000 (оригинальному + дополненному) изображению.
или
2. Создайте новое увеличенное изображение в начале каждой эпохи и модель поезда по этому расширенному изображению в эту эпоху.
или
3. еще что-то ???