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batch_size=20,
batch_size=20,
class_mode='binary')
class_mode='binary')
</syntaxhighlight>
|-
|이미지 증식
|이미지의 학습엔 많은 이미지가 필요한데, 천당 단위의 수준으론 너무 적다. 때문에 회전, 반전 등을 통해 이미지를 증폭한다.
(나중에 이용할 때 제대로 찾아 정리하자...)
근본적으로 원본 이미지에서 달라진 게 아니기 때문에 과적합의 문제를 피해갈 수는 없다.
|<syntaxhighlight lang="python">
datagen = ImageDataGenerator(
rotation_range=40, # 회전
width_shift_range=0.2, # 가로이동
height_shift_range=0.2, # 세로이동
shear_range=0.2, # 전단변환
zoom_range=0.2, # 확대
horizontal_flip=True, # 좌우반전
fill_mode='nearest') # 빈 공간을 어떻게 채울지.(nearest는 주변픽셀로 채운다.)
</syntaxhighlight>
</syntaxhighlight>
|}
|}
[[분류:Keras]]
[[분류:Keras]]
[[분류:데이터 전처리]]
[[분류:데이터 전처리]]