aumento dei dati quando si utilizza flow_from_directory nella CNN

Voglio usare un piccolo set di dati per creare un modello CNN. Quindi, sto usando l'aumento dei dati per aumentare il set di dati del treno. Dovrei usare tutte le tecniche di aumento (argomenti) elencate qui ?

Ho notato che l'aggiunta di molti argomenti riduce l'accuratezza del modello e rende il set di allenamento più difficile del set di test.

Quali sono le migliori pratiche per utilizzare l'aumento dei dati durante l'uso flow_from_directory?

Gli aumenti spesso si basano sulla natura dei tuoi dati. Immagina se il risultato di un aumento sarebbe logico nel tuo contesto.

Ad esempio, supponiamo che tu abbia un set di dati di gatti contro cani. Le immagini qui possono essere girate da sinistra a destra. D'altra parte nel set di dati MNIST non ha alcun senso capovolgere le immagini (a che serve fornire un "3" capovolto al modello). Alcuni aumenti potrebbero effettivamente confondere il modello (ad esempio un "9" capovolto potrebbe apparire come un "6").

Inoltre, se l'aumento aumenta il modello, provare aumenti più piccoli (ad es. Attenersi alle trasformazioni affine con intervalli ridotti -$[-5%, +5%]$ rotazione / traslazione / scalatura).