8、深度学习图像分类：数据增强与迁移学习实战

深度学习图像分类：数据增强与迁移学习实战

1. 小数据问题

在进行图像分类任务时，若想从头构建一个分类系统，即使借助深度学习，也并非易事。为使模型在不过拟合的情况下达到足够的准确率，需要大量的训练数据。像 ImageNet 这样拥有数百万数据样本的数据集，基于其训练的模型表现出色。然而，要为我们计划构建的分类任务找到或构建同等规模的训练数据集，实际上是不可行的。

使用小数据集训练模型存在问题，因为在训练过程中，模型反复看到相同的少量样本，容易对这些特定样本过度拟合。而且，验证数据集不足会使问题更加严重。那么，是否真的需要大量数据才能让图像分类模型发挥作用呢？对于少量数据，我们又能做些什么呢？一种可行的方法是使用数据增强。

2. 数据增强的应用

数据增强的理念很简单：对输入数据进行随机变换和归一化处理，确保训练的模型不会两次看到相同的输入。在处理有限的训练数据时，这种方法能显著降低模型过拟合的可能性。

手动对输入数据进行这些变换是一项繁琐的任务，不过 TensorFlow/Keras 提供了内置函数来解决这个问题。tf.keras 的 Image Preprocessing 包中的 ImageDataGenerator 函数可以根据需要对输入图像进行随机变换和归一化。该函数可以与 flow() 和 flow_from_directory() 函数结合使用，自动加载数据、应用增强处理并将其输入到模型中。

以下是一个使用 ImageDataGenerator 进行数据增强的示例代码：

from tensorflow.keras.preproc