用不同數量的數據爲每個類別分類圖像

Question

我有7類圖像，我需要分類。每個班級都有不同數量的樣本。

1. 75圖像
2. 70圖像
3. 98圖像
4. 182個圖像
5. 146圖像
6. 197圖像
7. 150圖像

我結束了除去所有圖像在所有課堂上可以下載70張圖片（50次培訓和20次確認）。使用Keras和generator和flow_from_directory方法，我可以對它們進行分類，但顯然我不會得到很好的準確性。我有一個計劃，可以在以後增加數據。

我的問題是，我可以使用flow_from_directory方法爲每個類使用不同數量的訓練數據嗎？這種方法有什麼潛在的缺點嗎？

例如：

1. 55培訓 - 20驗證
2. 50培訓 - 20驗證
3. 78培訓 - 20驗證
4. ......

由於

Answer 1

你可以，但最好等於使每個類別中訓練樣本的數量變大，或者分類器可能傾向於將圖像分類到訓練樣本最多的類別。

說，也許你可以在課堂2（通過複製和粘貼）的培訓樣本加倍？

對於數據增強，您可以向您添加噪聲訓練樣本，比如添加高斯噪聲，裁剪和調整圖像大小等等。通過這樣做，模型將更加健壯。