14、卷积神经网络：小数据集训练、架构及可视化

卷积神经网络：小数据集训练、架构及可视化

1. 小数据集上使用 Keras 训练卷积神经网络

在训练神经网络模型时，我们的目标是找到合适的参数估计，使模型能够将特定输入（如图像）映射到相应输出（如标签），优化目标是找到模型损失较低的平衡点。当使用仅 1000 个示例和大约 3e+06 个参数来训练神经网络时，由于数据集较小，存在过拟合风险。此时，要么获取更多数据，若无法获取，可进行数据增强。

1.1 数据增强

数据增强是从现有训练数据创建更多训练数据的过程。若模型参数较多，需要相应数量的示例以获得良好性能，所需参数数量与模型要执行任务的复杂度成正比。常见的数据增强方法如下：
- 通用方法 ：
- 镜像图像
- 剪切图像
- 随机裁剪图像
- 旋转图像等
- 颜色转换 ：
- 改变图像的 RGB 颜色范围
- 高级方法 ：
- 应用主成分分析（PCA）进行颜色增强

在 Keras 中，可使用 image_data_generator 函数进行数据增强，其重要参数如下：
- rotation_range ：图像随机旋转的角度范围（0 到 180 度）
- width_shift_range 和 height_shift_range ：图像水平或垂直随机移动的比例
- shear_range