为什么我们需要 test_generator 和 val_generator 来进行数据增强答案

【问题标题】：Why do we need test_generator and val_generator for data augmentation为什么我们需要 test_generator 和 val_generator 来进行数据增强
【发布时间】：2020-05-10 00:52:33
【问题描述】：

数据增强仅适用于训练。我想知道为什么有几个教程会创建 test_generator 和 val_generator。我们为什么不只创建 train_generator。

【问题讨论】：

标签： machine-learning keras deep-learning neural-network data-augmentation

【解决方案1】：

实际上，将训练数据和验证数据分开是一种很好的做法。如果您只创建 1 个生成器，那么您很有可能使用相同的增强数据验证您的模型，这会给您的准确性带来偏差。此外，通常当我们有少量训练数据时，我们会使用数据增强，这会使事情变得更糟，最终得到高度偏差的模型。因此，我们应该分离数据并确保您的模型没有暴露于任何类型的验证数据，这样它就不会给您的性能增加任何偏差。

例如，您最终可能会训练图片 1 顺时针旋转的模型，并验证图片 1 逆时针旋转的模型。因此，我们通常用于确定过度拟合的验证准确度存在偏差，您最终可能会得到过度拟合的模型，但不知道训练期间何时发生。

【讨论】：

如果它已经被拆分，那么如何使用 keras 创建 1 个具有 2 个不同目录的生成器，我很想知道。