मैं करना चाहते हैं को लागू करने के लिए अपने स्वयं के कस्टम datagenerator के लिए बहु-इनपुट keras मैं मॉडल का निर्माण किया है का उपयोग कर कार्यात्मक एपीआई से keras.
मैंने पढ़ा है के बारे में बहुत अनुक्रम वर्ग और मैं कैसे कर सकते हैं का विस्तार है कि यह कार्यक्षमता है मैं विभिन्न तरीकों से.
मेरे डेटासेट मैं भारी असंतुलित युक्त 3 वर्गों.
मैं क्या चाहते हैं को प्राप्त करने के लिए है का निर्माण एक कस्टम datagenerator का उपयोग करता है जो flowfromdataframe. इस dataframe में शामिल करने के लिए रास्तों की छवियों. द्वारा बाधा की संख्या छवि रास्तों से overrepresented वर्ग निर्देशिका मैं कर सकते हैं सफलतापूर्वक undersample और जिससे संतुलन डाटासेट.
Dataframe संरचना:
हालांकि शेष छवियों मैं छोड़ बाहर अभी भी अमीर जानकारी के मॉडल को जानने के लिए ।
क्या यह संभव है का उपयोग करने के लिए एक तरह से कुछ के लिए एक कॉलबैक "onepochend" कहता है कि एक समारोह में imagedatagenerator जो बाहर स्वैप के पुराने रास्तों में dataframe और इसे बदलने के साथ यादृच्छिक चयनित नए रास्तों?
कॉलबैक keras डॉक्स: https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/callbacks/Callback
जनरेटर वर्ग डॉक्स: https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/utils/Sequence
Sketched मेरे विचार:
या क्या ... बदलेगी देश/keras है कि कुछ किया है इस को प्राप्त होता है?