如何根据标签选择性地扩充数据子集？答案

【问题标题】：How do I selectively augment subsets of data based on their labels?如何根据标签选择性地扩充数据子集？
【发布时间】：2017-09-25 21:25:27
【问题描述】：

我正在使用 Keras 1.2.1、tensorflow 后端和用于动态图像增强的生成器来开发回归神经网络。

我想根据与每个图像关联的标签来扩充我的洗牌数据集。

例如，在每个时期，我只想包含标记为 0.00 的图像中的 25%。
另一方面，如果图像被标记为，比如说 -.20 我想将它旋转/翻转/剪切一些随机量。

问题是，如何根据标签有选择地选择增强图像数据？
这可能吗？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您可以使用布尔索引在 numpy 中执行此操作。 Tensorflow 也可以让你做到这一点，见tf.boolean_mask

【讨论】：