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(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，对于前一个时期，我们使用 10,000 个随机变换的图像，而不是原始的 10,000 个图像。但对于其他 epoch，我们使用另外 10,000 张图像，这些图像与第一个 epoch 中使用的图像完全不同，因为所有图像都是随机生成的。这样对吗？这就像我们总是在每个时期使用新图像，这与普通情况不同，每个时期都使用同一组图像。
我是这个领域的新手。请帮忙!
最佳答案
第一个问题:答案是YES。
第二个问题:是的，如果我们在 model.fit_generator() 中使用数据增强，我们总是在每个时期使用新图像
关于machine-learning - keras 的图像增强，它是如何工作的？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/49184553/
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