如何在使用 keras imagedatagenerator 时获取类权重 - TypeScript

在使用 keras 的 ImageDataGenerator 进行图像分类任务时，通常需要对不同类别的样本进行加权处理，以解决类别样本不均衡的问题。因此，获取类权重是非常有用的。

下面是在 TypeScript 中如何获取类权重的示例代码：

import * as tf from '@tensorflow/tfjs';
import * as tfvis from '@tensorflow/tfjs-vis';
import * as tfds from '@tensorflow/tfjs-data';
import {ImageDataGenerator} from '@tensorflow/tfjs-data';

// 加载数据集
const data = await tfds.load('fashion_mnist');
const trainData = data['train'];

// 获取类别权重
const classWeight = await getClassWeights(trainData, 10);

// 构建图像数据生成器
const imageDataGen = new ImageDataGenerator({
  rescale: 1 / 255,
});

// 应用类别权重
imageDataGen.flow(trainData, {
  batch_size: 32,
  class_weight: classWeight,
});

/**
 * 获取类别权重
 * @param dataset 数据集
 * @param numClasses 类别数
 */
async function getClassWeights(
  dataset: tf.data.Dataset<{}>,
  numClasses: number
): Promise<{[index: number]: number}> {
  // 统计每个类别的样本数量
  const classCounts: number[] = new Array(numClasses).fill(0);
  await dataset.forEachAsync((example: tf.TensorContainer) => {
    const label = example['label'].arraySync() as number;
    classCounts[label]++;
  });

  // 计算每个类别的权重
  const classWeight: {[index: number]: number} = {};
  const total = classCounts.reduce((a, b) => a + b);
  for (let i = 0; i < numClasses; i++) {
    const weight = total / (numClasses * classCounts[i]);
    classWeight[i] = weight;
  }
  return classWeight;
}

在以上代码片段中，我们首先加载了 fashion_mnist 数据集，并在训练数据集上调用了 getClassWeights 方法，以获取每个类别的样本数量，进而计算每个类别的权重。接着，我们构建了一个 ImageDataGenerator 对象，并在使用 flow 方法训练模型时，指定了 class_weight 参数，以应用类别权重。

以上就是在使用 keras ImageDataGenerator 进行图像分类任务时，如何获取类权重的示例代码，希望可以帮助到大家。