数据增强层的行为是什么？

Question

我想了解tensor flow data augmentation tutorial

在下面定义的模型中

model = tf.keras.Sequential([
  resize_and_rescale,
  data_augmentation,
  layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu'),
  layers.MaxPooling2D(),
  # Rest of your model
])

我的理解是不管data_augmentation中定义了多少图像旋转/缩放/变换。这个 data_augmentation 层 只输出 1 输入图像中的 1 图像，我说的对吗？

我看到另一个帖子Does ImageDataGenerator add more images to my dataset?。有人回答每个时代 ImageDataGenerator 都会创建不同的图像，这里的行为是一样的吗？

否则，它只是一个又一个epoch训练的相同变换图像，这没有任何意义。

Answer 1

是的！数据增强层只会转换图像并返回与输入相同的形状（batch_size，*image_dims）。但是，由于数据增强层的随机化，每次调用该层时，您可能会得到不同的输出。例如，在链接教程中，随机旋转或缩放以 20% 的机会应用，此外，每次调用该层时，都会随机选择缩放因子和旋转角度（在指定的范围内）。