Vreau să pună în aplicare propria mea personalizate datagenerator de la multi-input keras modelul trebuie construit folosind funcționale api de keras.
Am citit foarte mult despre secvența de clasă și cum pot să-l extindă funcționalitatea eu diverse moduri.
Meu set de date, am puternic dezechilibrată conține 3 clase.
Ceea ce vreau să realizeze este de a construi un obicei datagenerator care utilizează flowfromdataframe. Acest dataframe conține căi de imagini. Prin constrângerea numărul de căi de imagine din suprareprezentați clasa directory pot cu succes undersample și echilibra astfel de date.
Dataframe structura:
Cu toate acestea imaginile rămase pot lăsa încă conține informații bogate vreau modelul meu de a învăța.
Este posibil de a utiliza ceva ca o un apel invers "onepochend", care solicită o funcție în imagedatagenerator care schimbă vechile căi în dataframe și înlocuiți-l cu aleator selectate de noi căi?
Callback keras docs: https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/callbacks/Callback
Generator de clasa docs: https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/utils/Sequence
A schițat ideea mea:
Sau tensorflow/keras are ceva care realizează acest lucru?