【发布时间】：2018-08-17 11:33:48
【问题描述】：
我正在阅读Fit generator and data augmentation in keras，但我仍然不太确定 keras 中的图像增强。
(1) 在datagen.flow()中，我们还设置了一个batch_size。我知道如果我们进行小批量训练需要batch_size，那么这两个batch_size 值是否相同，我的意思是，如果我们在flow() 生成器中指定batch_size，我们是否假设我们将使用相同的batch_size 进行小批量训练？
(2) 让我假设训练集的大小是 10,000。我猜 model.fit_generator() 和 model.fit() 在每个时期的唯一区别是，对于前者，我们使用 10,000 个随机变换的图像，而不是原来的 10,000 个。但是对于其他 epoch，我们使用了另外 10,000 张与第一个 epoch 中使用的完全不同的图像，因为所有图像都是随机生成的。这样对吗？ 就像我们在每个 epoch 总是使用新的图像，这与普通情况不同，每个 epoch 使用相同的图像集。
我是这个领域的新手。请帮忙！
【问题讨论】：
标签： machine-learning deep-learning keras