Как сделать увеличение данных в керасе для этой модели с несколькими выходами? - PullRequest
Новая
       43

Как сделать увеличение данных в керасе для этой модели с несколькими выходами?

0 голосов
/ 30 мая 2019

Опции компиляции и подгонки моей модели следующие: 

sgd = optimizers.SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
autoencoder.compile(optimizer=sgd, loss=[custom_loss1,custom_loss2],loss_weights=[0.4, 1], metrics=["accuracy"])
autoencoder.fit(x_train,[x_train, y_train],batch_size=32,epochs=400,shuffle=True,
                validation_data=(x_val, [x_val,y_val]))

Как я могу использовать увеличение данных с этими параметрами в этом случае с несколькими выходами моей модели, 

generator = ImageDataGenerator(rotation_range=5.,
                                width_shift_range=0.1, 
                                height_shift_range=0.1, 
                                horizontal_flip=True,  
                                vertical_flip=True)

Обычно я легко дополняю данные для моделей с одним выходом. Это формы данных, так что ответ может быть написан так, чтобы он работал идеально и не был волнистым: 

x_train.shape:  (4000, 64, 64, 1)
x_val.shape:  (1000, 64, 64, 1)
y_train.shape:  (4000, 9)
y_val.shape:  (1000, 9)
...