自定义 CNN 小批量(Keras,TF)以避免在 training/testing 中重复测量
Custom CNN mini-batch (Keras, TF) to avoid repeated measurements in training/testing
我目前正在构建用于分类的 1D-CNN。预测变量是光谱(X-具有 779 个特征的矩阵),因变量包含两个 类.
然而,X-矩阵包含重复测量(15-20 次重复系列)。至关重要的是,在训练期间,重复测量不包括在训练和损失函数评估的集合中。有没有办法构建 "custom" 小批量来避免这种情况?
您应该尝试使用数据生成器。
DataGenerator 是一个对象,它将 X_train 和 y_train 矩阵作为输入,并按照某些标准将样本放入批次中。它还可以用于处理无法一次加载到虚拟内存中的大量数据。
这里有一个关于如何实现的例子!
基本上 get_item 会给你下一批,所以这是实现你可能需要的所有条件的地方。
import numpy as np
import keras
class DataGenerator(keras.utils.Sequence):
'Generates data for Keras'
def __init__(self, X, labels, batch_size=32, dim=(32,32,32), n_channels=1,
n_classes=10, shuffle=True):
'Initialization'
self.dim = dim
self.batch_size = batch_size
self.labels = labels
self.X = X
self.n_channels = n_channels
self.n_classes = n_classes
self.shuffle = shuffle
self.on_epoch_end()
def __len__(self):
'Denotes the number of batches per epoch'
return int(np.floor(len(self.X) / self.batch_size))
def __getitem__(self, index):
'Generate one batch of data'
# Generate indexes of the batch to make sure samples dont repeat
list_IDs_temp = ... your code
# Generate data
X, y = self.__data_generation(list_IDs_temp)
return X, y
def on_epoch_end(self):
'Updates indexes after each epoch'
self.indexes = np.arange(len(self.X))
if self.shuffle == True:
np.random.shuffle(self.indexes)
def __data_generation(self, list_IDs_temp):
'Generates data containing batch_size samples' # X : (n_samples, *dim, n_channels)
# Initialization
X = np.empty((self.batch_size, *self.dim, self.n_channels))
y = np.empty((self.batch_size), dtype=int)
# Generate data
for i, ID in enumerate(list_IDs_temp):
# Store sample
X[i,] = self.X[ID,]
# Store class
y[i] = self.labels[ID]
return X, keras.utils.to_categorical(y, num_classes=self.n_classes)
来源:This
我目前正在构建用于分类的 1D-CNN。预测变量是光谱(X-具有 779 个特征的矩阵),因变量包含两个 类.
然而,X-矩阵包含重复测量(15-20 次重复系列)。至关重要的是,在训练期间,重复测量不包括在训练和损失函数评估的集合中。有没有办法构建 "custom" 小批量来避免这种情况?
您应该尝试使用数据生成器。
DataGenerator 是一个对象,它将 X_train 和 y_train 矩阵作为输入,并按照某些标准将样本放入批次中。它还可以用于处理无法一次加载到虚拟内存中的大量数据。
这里有一个关于如何实现的例子!
基本上 get_item 会给你下一批,所以这是实现你可能需要的所有条件的地方。
import numpy as np
import keras
class DataGenerator(keras.utils.Sequence):
'Generates data for Keras'
def __init__(self, X, labels, batch_size=32, dim=(32,32,32), n_channels=1,
n_classes=10, shuffle=True):
'Initialization'
self.dim = dim
self.batch_size = batch_size
self.labels = labels
self.X = X
self.n_channels = n_channels
self.n_classes = n_classes
self.shuffle = shuffle
self.on_epoch_end()
def __len__(self):
'Denotes the number of batches per epoch'
return int(np.floor(len(self.X) / self.batch_size))
def __getitem__(self, index):
'Generate one batch of data'
# Generate indexes of the batch to make sure samples dont repeat
list_IDs_temp = ... your code
# Generate data
X, y = self.__data_generation(list_IDs_temp)
return X, y
def on_epoch_end(self):
'Updates indexes after each epoch'
self.indexes = np.arange(len(self.X))
if self.shuffle == True:
np.random.shuffle(self.indexes)
def __data_generation(self, list_IDs_temp):
'Generates data containing batch_size samples' # X : (n_samples, *dim, n_channels)
# Initialization
X = np.empty((self.batch_size, *self.dim, self.n_channels))
y = np.empty((self.batch_size), dtype=int)
# Generate data
for i, ID in enumerate(list_IDs_temp):
# Store sample
X[i,] = self.X[ID,]
# Store class
y[i] = self.labels[ID]
return X, keras.utils.to_categorical(y, num_classes=self.n_classes)
来源:This