ケラス：各エポックのデータを変更する方法

Question

元のデータにノイズやランダムな突然変異を追加することでオーバーフィットを減らそうとしています。

は私がトレーニングデータ

x, y = generate_data() 

私はそれを呼び出すと、新しいデータに私のモデルを訓練するために、各エポックを希望を変異させる機能を持っています。希望は過大適合を減らすことです。

history = model.fit(x, y, epochs=100, batch_size=64) 

新エポックごとにデータを変更する最も良い方法は何ですか？

Answer 1

まあまあです。試してみてください：

for _ in range(num_epochs): 
    x, y = generate_data() 
    history = model.fit(x, y, epochs=1, batch_size=64) 

Answer 2

model.fitにはシャッフル引数があり、デフォルト値はTrueです。それで、各エポックでサンプルをシャッフルします。

def fit(self, x, y, batch_size=32, epochs=10, verbose=1, callbacks=None, 
      validation_split=0., validation_data=None, shuffle=True, 
      class_weight=None, sample_weight=None, initial_epoch=0, **kwargs)