问题描述
我的数据集非常小，我需要进行数据扩充。 我正在使用Keras，但在了解这种方法对我有何帮助时遇到问题。
我看了一些教程，他们建议在模型中添加层以进行数据增强。
data_augmentation = tf.keras.Sequential([
layers.experimental.preprocessing.RandomFlip("horizontal_and_vertical"),layers.experimental.preprocessing.RandomRotation(0.2),])
model = Sequential()#add model layers
model.add(data_augmentation)
....
我的问题是：如果我将数据集中包含的N张图像传递给 model.fit 这些数据将仅被翻转或旋转，那么数据增强将如何帮助我获得一个小的数据集？有两个相似的图像：例如原始图像和一个翻转图像。
我应该先保存增强图像吗？
在我的代码中，我遵循此教程选项1 https://www.tensorflow.org/tutorials/images/data_augmentation
解决方法
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