Keras'ın işlevsel apı'sini kullanarak oluşturduğum çok girişli keras modeli için kendi özel datagenerator'ımı uygulamak istiyorum.
Sequence sınıfı ve işlevselliğini çeşitli şekillerde nasıl genişletebileceğim hakkında çok şey okudum.
Veri kümem 3 sınıf içeren ağır dengesiz.
Elde etmek istediğim, flowfromdataframe kullanan özel bir datagenerator oluşturmaktır. Bu veri çerçevesi görüntülere giden yolları içerir. Aşırı temsil edilen sınıf dizinindeki görüntü yollarının sayısını kısıtlayarak, başarılı bir şekilde örnekleyebilir ve böylece veri kümesini dengeleyebilirim.
Veri çerçevesi yapısı:
Bununla birlikte, dışarıda bıraktığım kalan görüntüler hala modelimin öğrenmesini istediğim zengin bilgiler içeriyor.
ımagedatagenerator'umda dataframe'deki eski yolları değiştiren ve rastgele seçilen yeni yollarla değiştiren bir işlevi çağıran bir geri arama "onepochend" gibi bir şey kullanmak mümkün mü?
Geri arama keras belgeleri: https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/callbacks/Callback
Jeneratör sınıfı dokümanlar: https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/utils/Sequence
Fikrimi çizdim.:
Yoksa tensorflow / keras'ın bunu başaracak bir şeyi var mı?