fit_generator詳解

一、fit_generator簡介

在深度學習中，當數據集很大時，不能將所有的數據存到內存中。在這種情況下，我們需要使用fit_generator來逐步加入數據進行訓練，而不是一次性全部讀入內存。

fit_generator是keras中用來進行數據迭代訓練的函數，它是fit函數的增強版，用於處理大規模數據集，尤其是超出內存容量的數據集。可以從多種數據來源獲取數據，包括numpy數組和目錄中的圖像文件。在每個epoch中，使用生成器生成mini-batch數據。

在使用fit_generator時，需要編寫一個生成器函數，返回訓練集中的一個batch，並指定每個epoch包含多少個batch。對於每個epoch，fit_generator函數會自動調用生成器函數，並使用生成的數據進行前向傳遞，反向傳遞，調整權重，繼續下一個epoch的訓練。

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    'train/',
    target_size=(150, 150),
    batch_size=32,
    class_mode='binary')

model.fit_generator(
    train_generator,
    steps_per_epoch=2000,
    epochs=50)

二、生成器函數的構造

生成器函數是fit_generator的關鍵組成部分。生成器函數必須返回每個batch，並且batch的大小必須與模型期望的輸入尺寸一致。在數據生成過程中，可以應用各種數據增強技術，如旋轉、縮放和平移等操作以及不同類型的變化，如對圖像進行翻轉、色彩抖動、裁剪、隨機變換等等。

以圖像分類為例，生成器函數通常會將圖像處理成Numpy數組，並生成每個batch的輸入和輸出。下面是生成器函數的一個示例：

def image_generator(x_train, y_train, batch_size):
    while True:
        for i in range(0, len(x_train), batch_size):
            x = x_train[i:i+batch_size]/255.0
            y = y_train[i:i+batch_size]
            yield x, y

三、數據增強技術

在深度學習模型訓練中，數據增強技術可以有效地增加數據樣本量、提高模型的泛化性能。

Keras提供了ImageDataGenerator類，提供了多種數據增強的方式。

1. 對圖像進行旋轉、平移等操作

train_datagen = ImageDataGenerator(
    rotation_range=40,
    width_shift_range=0.2,
    height_shift_range=0.2,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True,
    fill_mode='nearest')

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    'data/train',
    target_size=(150, 150),
    batch_size=32,
    class_mode='binary')

2. 對圖像進行色彩抖動

train_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1./255,
    rotation_range=30,
    brightness_range=[0.5,1.5],
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    width_shift_range=0.3,
    height_shift_range=0.3,
    horizontal_flip=True,
    vertical_flip=False)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    'train/',
    target_size=(150, 150),
    batch_size=32,
    class_mode='binary')

四、小結

在大規模數據集中，fit_generator是進行深度學習模型訓練的重要工具之一。它可以從多種數據來源獲取數據，包括numpy數組和目錄中的圖像文件。在每個epoch中，使用生成器生成mini-batch數據，並自動生成數據來進行訓練。

同時，加入數據增強技術可以有效地增加數據樣本量，提高模型的泛化性能。