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ImageAugmentationLayer

ImageAugmentationLayer[{h,w}]

ランダムな画像変換を適用して高さ h，幅 w の画像を作成するネット層を表す．

詳細とオプション

ImageAugmentationLayerは，c₀×h₀×w₀配列で表される画像を操作する．
ImageAugmentationLayerは，ランダムな切取りやその他の変換を行う．
ImageAugmentationLayer[…][input]は，この層を適用して明示的に出力を計算する．
ImageAugmentationLayer[…][{input₁,input₂,…}]は，各 input_iについての出力を明示的に計算する．
NumericArrayが入力として与えられると，出力はNumericArrayになる．
ImageAugmentationLayerは，NetChain，NetGraph等の中で使われることが多い．
次の任意のパラメータを含むことができる．
"ReflectionProbabilities" {0,0} 垂直および水平の鏡映の確率
ImageAugmentationLayerはNetGraph等で使うために次のポートを開放する．
"Input" c₀×h₀×w₀配列

"Output" c₀×h×w 配列
より大きいネットの他の層から推定できない場合は，オプション"Input"->{c,h₀,w₀}を使って入力次元をImageAugmentationLayerに固定することができる．
ImageAugmentationLayerは訓練中にランダムな変換のみを行う．評価中は，ImageAugmentationLayerは，層の適用時にNetEvaluationMode->"Train"が指定されていなければ，中心部を切り取ることで入力のサイズ変更を行う．
Options[ImageAugmentationLayer]は層を構築する際のデフォルトオプションのリストを与える．Options[ImageAugmentationLayer[…]]はデータについて層を評価する際のデフォルトオプションのリストを与える．
Information[ImageAugmentationLayer[…]]は層についての報告を与える．
Information[ImageAugmentationLayer[…],prop]はImageAugmentationLayer[…]の特性 prop の値を与える．使用可能な特性はNetGraphと同じである．

例題

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例 (2)

出力次元が{n,80,80}であるImageAugmentationLayerを作る：

サイズ128×128の画像を入力として取りサイズ80×80の切り取られた画像を返すImageAugmentationLayerを作る：

この層を画像に適用して画像の中心部分を得る：

訓練動作を使うように指定してこの層を画像に適用する：

この層は例のバッチに縫い込まれる：

オプション (1)

"ReflectionProbabilities" (1)

訓練中に確率0.9で垂直軸についての画像の鏡映を得るImageAugmentationLayerを作る：

訓練モードを使用してこの層を画像に適用する：

この層は，例のバッチに縫い込まれる：

考えられる問題 (1)

現在のところ，NetEvaluationMode->"Train"によって誘発される任意のランダム性は，SeedRandomやBlockRandomの影響は受けない：

ランダムな実数を生成するBlockRandomと比較する：

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