是否可以自動從Keras的flow_from_directory中推斷出class_weight？

我有一個不平衡的多類數據集，我想使用fit_generator的class_weight參數根據每個類的圖像數給這些類加權。我正在使用ImageDataGenerator.flow_from_directory從目錄加載數據集。是否可以自動從Keras的flow_from_directory中推斷出class_weight？

是否可以直接推斷ImageDataGenerator對象的class_weight參數？

來源

2017-03-03 Fábio Perez

我不認爲這是可能的。你爲什麼不計算一次呢？ –

剛剛想出了實現這一點的方法。

from collections import Counter 
train_datagen = ImageDataGenerator() 
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(...) 

counter = Counter(train_generator.classes)       
max_val = float(max(counter.values()))  
class_weights = {class_id : max_val/num_images for class_id, num_images in counter.items()}      

model.fit_generator(..., 
        class_weight=class_weights)

train_generator.classes是每個圖像的類別列表。 Counter(train_generator.classes)創建每個班級中圖像數量的計數器。

請注意，這些權重可能不適合收斂，但您可以將其用作基於出現次數的其他類型權重的基礎。

這個答案的靈感來自於：https://github.com/fchollet/keras/issues/1875#issuecomment-273752868

來源

2017-03-03 19:43:16

但train_generator.classes只返回一個類的列表，像一個集合，不是？ –

它返回每個圖像的類的列表。例如，如果我們有三個圖像，前兩個圖像來自第1類，最後一個來自第0類，'train_generator.classes'等於'[1,1,0]'。 –

的確，剛去看源代碼:)幹得好 –

是否可以自動從Keras的flow_from_directory中推斷出class_weight？

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