Python 每个历元都有不同的数据增强参数

我正在使用keras和一个简单的cnn模型。 我想在训练中给图像添加高斯噪声。我想根据一些函数在每个历元改变噪声参数（平均值和西格玛）。比如说,

in epoch 1 i want to add noise with sigma=1
in epoch 2 i want to add noise with sigma=2
in epoch 3 i want to add noise with sigma=3
# note-mean is always zero

等等

低效的解决方法是使用for循环，在每个历元后保存和加载模式，并调用增强函数。 更有效的方法是使用自定义回调或生成器，这是我没有成功做到的

低效方式：

total_num_of_epochs=100
def sigma_function(current_epoch):
     sigma_fun=current_epoch/total_num_of_epochs
     return sigma_fun

for i in range(total_num_of_epochs):
    x_train += np.random.normal(mean=0,sigma=sigma_fun(i),size=x_train shape) # augment x_train based on sigma_function and current epochs

    model.compile(...)
    model.fit(x_train ,y_train...initial_epoch=i,epochs=i+1) #load the model 
    # from previous loop
    save model
    load model for next loop

期望的结果（我尝试使用ImageDataGenerator，但可能回调可以做到）：

编辑 根据Daniel Möller提出的解决方案，我尝试了这种方法，但仍然出错

sigmaParam = 1

def apply_sigma(x):
    return x + np.random.normal(mean=0,scale=sigmaParam,size=(3,32,32))

imgGen = ImageDataGenerator( preprocesing_function=apply_sigma)
generator = imgGen.flow_from_directory('data/train') # folder that contains 
# only x_train and y_train 


from keras.utils import Sequence

class SigmaGenerator(Sequence):

    def __init__(self, keras_generator):
        self.keras_generator = keras_generator

    def __len__(self):
        return len(self.keras_generator)

    def __getitem__(self,i):
        return self.keras_generator[i]

    def on_epoch_end(self):
        sigmaParam += 1
        self.keras_generator.on_epoch_end()

training_generator = SigmaGenerator(generator)

model.fit_generator(training_generator,validation_data=(x_test,y_test),
                steps_per_epoch=x_train.shape[0]//batch_size,epochs=100)

我得到的错误是：

process finished with exit code -1073741819 (0xC0000005)

您可以尝试以下方法：

sigmaParam = 1

def applySigma(x):
    return x + np.random.normal(mean=0,scale=sigmaParam,size=x.shape)

创建原始生成器：

imgGen = ImageDataGenerator(..., preprocesing_function=apply_sigma)
generator = imgGen.flow_from_directory(....)

创建一个自定义生成器来包装原始生成器，替换它的

on\u epoch\u end

方法来更新sigmaParam

from keras.utils import Sequence

class SigmaGenerator(Sequence):

    def __init__(self, keras_generator):
        self.keras_generator = keras_generator

    def __len__(self):
        return len(self.keras_generator)

    def __getitem__(self,i):
        return self.keras_generator[i]

    def on_epoch_end(self):
        sigmaParam += 1
        self.keras_generator.on_epoch_end()

training_generator = SigmaGenerator(generator)

---

谢谢你的回答，但我还是有一个错误。请参阅上面的“编辑”部分。这不是完整的错误消息，您应该有一个堆栈跟踪以查看发生了什么。

from keras.utils import Sequence

class SigmaGenerator(Sequence):

    def __init__(self, keras_generator):
        self.keras_generator = keras_generator

    def __len__(self):
        return len(self.keras_generator)

    def __getitem__(self,i):
        return self.keras_generator[i]

    def on_epoch_end(self):
        sigmaParam += 1
        self.keras_generator.on_epoch_end()

training_generator = SigmaGenerator(generator)