标签： keras scikit-learn conv-neural-network gridsearchcv data-augmentation
我尝试通过使用GridSearchCV（Scikit-Learn）优化cnn架构的超参数（如辍学率，学习率等）。由于数据集很小，因此我也想进行数据增强。 这里是否存在一个问题，是否可以通过使用ImageDataGenerator（来自Keras）将GridSearchCV与数据增强相结合？ 是否建议将GridSearchCV与数据增强功能结合起来使用？还是最好先通过GridSearchCV在不使用数据增强的情况下优化超参数，然后在使用优化的超参数训练最终的CNN时使用数据增强？