如何知道在 tensorflow.keras.layers.experimental.preprocessing 中增加了多少图像？

Question

我正在研究 CNN 以进行图像分类并使用数据增强来禁止过度拟合。数据增强可以减少损失函数，但是我不知道有多少训练图像被增强了。许多研究论文都谈到了增强因子（我理解“增强因子”是指数据被乘了多少次。如果是错误的，请告诉我它的确切含义是什么。参考文献之一如下。）。我也想知道。

※ 参考。 （A. Krizhevsky、I. Sutskever、G. E. Hinton，ImageNet 深度卷积分类 神经网络，神经信息处理系统进展 25 (NIPS 2012) （NIPS，2012），第 1097-1105 页。）

而且，这是我的代码的一部分。增强了多少图像？我从 tensorflow 和任何网站都找不到它（也许是因为我缺乏搜索技能......）帮助我！！！

data_augmentation = keras.Sequential(
  [
    layers.experimental.preprocessing.RandomFlip("horizontal_and_vertical", 
                                                  input_shape=(32, 
                                                              32,
                                                              1)),
    layers.experimental.preprocessing.RandomRotation(0.2),
    layers.experimental.preprocessing.RandomZoom(0.2),
    layers.experimental.preprocessing.RandomTranslation(height_factor=0.1, width_factor=0.1)  
  ])

谢谢！

Answer 1

您需要提及批量大小，即每个时期选择的图像数量。您可以阅读链接https://www.tensorflow.org/tutorials/images/data_augmentation。它提供了一些见解。他们使用批量大小 32。