キカガク（KIKAGAKU）で「データ拡張」を学ぶ

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今回は「データ拡張 - KIKAGAKU」を学ぶ。

学習内容

ベースモデルの作成

1. データセットの準備
2. データをプロット
3. 正規化

モデルの定義と学習

1. シードの固定
2. モデル構築
3. Optimaizer の設定
4. モデルのコンパイル
5. 学習の詳細設定
6. 学習の実行

各処理の確認

1. サンプルイメージ
2. データ拡張のためのモジュール
3. 処理後を可視化する関数
4. 回転
5. 水平移動
6. せん断
7. 拡大
8. 水平反転
9. 垂直反転
10. option : fill_mode 

各処理適用後の画像の保存

1. 画像を保存する関数
2. サンプル画像の用意
3. 水増し処理を定義
4. batch_size, height, width, channel に reshape
5. 保存回数の指定

データ拡張による精度の変化

1. 適用したいデータ拡張の種類を定義
2. シードの固定
3. モデル構築
4. Optimaizer の設定
5. モデルのコンパイル

ソースコード

実行結果

Fig.1

Fig.2

Fig.3

Fig.4

Fig.5

Fig.6

Fig.7

Fig.8

Fig.9

Fig.10

fig.11

実行ログ