14、卷积神经网络：小数据集训练、模型架构与风格迁移全解析

卷积神经网络：小数据集训练、模型架构与风格迁移全解析

1. 小数据集上训练卷积神经网络

在训练神经网络模型时，目标是找到合适的参数估计，使模型能将特定输入（如图像）映射到相应输出（如标签），优化目标是找到使模型损失较低的最佳状态。当使用仅 1000 个示例和大约 300 万个参数来训练神经网络时，小数据集易导致过拟合问题。解决此问题可通过获取更多数据，若无法获取，则可进行数据增强。

1.1 数据增强方法

数据增强是从现有训练数据创建更多训练数据的过程。以下是一些常见的数据增强方法：
- 通用方法 ：
- 镜像图像
- 剪切图像
- 随机裁剪图像
- 旋转图像等
- 颜色变换 ：
- 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，该函数的重要参数如下：
- 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 ：随机应用剪切变换
- zoom_range