如何对目录中的 keras 图像数据集使用交叉验证？

Question

我在 keras 中有一个图像数据集，我在训练和测试之间直接从各自的函数分别加载：

from tensorflow import keras

tds = keras.preprocessing\
    .image_dataset_from_directory('dataset_folder', seed=123,
                                  validation_split=0.35, subset='training')

vds = keras.preprocessing\
    .image_dataset_from_directory('dataset_folder', seed=123,
                                  validation_split=0.35, subset='validation')

然后我会经历我的神经网络的通常阶段：

from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.models import Sequential

num_classes = 5

model = Sequential([
    layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1.0/255,
                                                input_shape=(256, 256, 3)),
    layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D(),
    layers.Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D(),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(num_classes)])

model\
    .compile(optimizer='adam', metrics=['accuracy'],
             loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True))

hist = model.fit(tds, validation_data=vds, epochs=15)

如何在sklearn.model_selection 中使用KFold 或StratifiedKFold 实现交叉验证？如果为了能够做到这一点，我必须改变数据的加载方式，我也很高兴知道如何去做。

Answer 1

看看这些在 Keras 中实施交叉验证的建议：

Cross Validation in Keras

https://machinelearningmastery.com/evaluate-performance-deep-learning-models-keras/

使用 image_dataset_from_directory 加载数据将生成一个 tf.data.dataset 对象，我不确定它是否有助于上述实现。一种替代方法是将图像转换为 Numpy 数组，然后可以通过 K-fold 处理。为此，您可以参考以下内容：

How to convert a folder of images into X and Y batches with Keras?

注意：上面给出的机器学习精通链接中提到了以下语句：

交叉验证通常不用于评估深度学习模型，因为计算成本更高。例如，k 折交叉验证通常与 5 或 10 折一起使用。因此，必须构建和评估 5 或 10 个模型，大大增加了模型的评估时间。