Нейросети. Генерация изображений - стр. 20
scikit-image:
В scikit-image для удаления выбросов можно использовать функции из подмодуля `filters`, такие как `gaussian`, `median` и другие:
```python
from skimage import io, img_as_ubyte
from skimage.filters import gaussian, median
# Загрузим изображение
image = io.imread('example_image.jpg')
image = img_as_ubyte(image)
# Применим фильтр Гаусса для удаления выбросов
image_gaussian_filtered = gaussian(image, sigma=1)
# Применим медианный фильтр для удаления выбросов
image_median_filtered = median(image)
```
Здесь мы использовали функции `gaussian` и `median` из `skimage.filters` для применения фильтров Гаусса и медианного фильтра к изображению с целью удаления выбросов и шумов.
Обратите внимание, что конкретный выбор инструментов и методов для удаления выбросов может зависеть от ваших данных, задачи и целей обработки изображений. Рекомендуется прочитать документацию соответствующих библиотек, чтобы более полно ознакомиться со всеми доступными функциями и их параметрами.
Разделение данных на обучающую и тестовую выборки
После предобработки данных следующим шагом является разделение их на обучающую и тестовую выборки. Этот процесс позволяет оценить производительность и качество модели на данных, которые она ранее не видела. Обучающая выборка будет использоваться для обучения GAN, а тестовая выборка будет использоваться для оценки, насколько хорошо модель обобщает на новых данных.
Обычно данные разделяют случайным образом в заданном соотношении, например, 80% данных используется для обучения, а оставшиеся 20% – для тестирования. В некоторых случаях может быть полезно использовать кросс-валидацию для более надежной оценки производительности модели.
В Python для разделения данных на обучающую и тестовую выборки часто используются библиотеки `scikit-learn` или `tensorflow.keras` (если вы работаете с нейронными сетями на базе TensorFlow). Вот примеры использования обеих библиотек:
С использованием scikit-learn:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
# X – признаки (входные данные), y – метки (целевая переменная)
X, y = … # Ваши предобработанные данные
# Разделим данные на обучающую и тестовую выборки
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
В этом примере мы использовали функцию `train_test_split` из `sklearn.model_selection` для разделения данных `X` и `y` на обучающую и тестовую выборки в соотношении 80:20. Параметр `test_size=0.2` указывает на то, что 20% данных будут использоваться для тестирования, а `random_state=42` обеспечивает воспроизводимость разделения данных.
С использованием tensorflow.keras:
```python
import tensorflow as tf
# X – признаки (входные данные), y – метки (целевая переменная)
X, y = … # Ваши предобработанные данные
# Разделим данные на обучающую и тестовую выборки
X_train, X_test, y_train, y_test = tf.keras.train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
Если вы работаете с моделями, основанными на TensorFlow и Keras, вы можете использовать функцию `train_test_split` из `tensorflow.keras`, которая работает так же, как и в `scikit-learn`.
После разделения данных на обучающую и тестовую выборки вы можете использовать обучающую выборку для обучения GAN, а тестовую выборку для оценки качества и производительности вашей модели.