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另外網站深度学习基础系列（十一）| Keras中图像增强技术详解 - 博客园也說明：先介绍的是ImageDataGenerator类，这个类定义了图片该如何进行增强操作， ... mnist from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from ...
臺北醫學大學 醫學院人工智慧醫療碩士在職專班 彭徐鈞所指導 袁國慶的 使用轉移學習方式人工智慧輔助胸部X光射線影像上氣管內管定位判斷 （2020），提出ImageDataGenerator關鍵因素是什麼，來自於人工智慧、胸部X光、氣管內管、轉移學習、圖像分類。
而第二篇論文亞洲大學 資訊工程學系 朱學亭所指導 陳麒安的 集成深度學習的自動光學檢測研究 （2020），提出因為有 自動化光學檢測、深度學習、遷移式學習、集成學習、EfficientNets的重點而找出了 ImageDataGenerator的解答。
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tf.keras 技術者們必讀!深度學習攻略手冊
為了解決ImageDataGenerator 的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：
剛接觸 Deep learning 深度學習, 大家都說 Keras 實作最簡單、最多人用, 各種參考資源也很豐富, 但實際學習 Keras 卻一直卡關... ．官方網站資源豐富, 但不知從何查起？一大堆參數說明夾雜各種專有名詞, 有看沒有懂？ ．跟著書上或網路上的範例實作都做得出來, 不過卻不知道為什麼要這麼做？ ．用經典 MNIST 資料集辨識手寫數字, 準確率都 97 趴以上, 換成自己寫的數字就掉到 5、60 趴？ ．神經網路的程式常出現 NumPy 的陣列運算, 還有什麼矩陣點積、轉置、陣列擴張, 搞不懂是怎麼算出來的？ ．損失函數、優化器、評量準則(
metrics)的種類那麼多, 在實作各種神經網路時, 到底該如何選擇和搭配呢？ ．文字資料的處理都只用英文資料集來訓練, 中文資料又該怎麼訓練咧？ ．聽說 Colab 雲端開發環境很好用, 但資料檔、圖檔、模組等要如何上傳呢?可以連結到我的雲端硬碟嗎？ ．… Deep learning 深度學習涉及的知識面向廣泛, 要有數學基礎、統計概念, 還要有資料處理的基本觀念, 最重要是要具備一定程度的 Python 功力, 才有能力跟著實作。如果不是在這個領域打滾好幾年的老手, 大概很難面面俱到。加上神經網路的內部結構是超乎想像的複雜, 玄之又玄的輸出結果, 讓許多人把深度學習當
作參不透的黑盒子或煉金術, 反正跟著高手、神人套用現成的模型架構來訓練就對了。 事實上, AI 不僅是工程設計, 更是實證科學, 必須多方嚴謹的測試與印證, 才能打好基礎！千萬不要下載一個模型、跑跑測試集就認為學會 AI 了…。而本書的使命, 就是要為您揭開深度學習的黑盒子, 用追根究底的實驗精神, 帶您扎實學會 Keras 並建立各種實用的神經網路模型, 別人說不清楚的事, 就由我們來幫您逐一解惑, 並帶您順利地學會、學通 Keras 及深度學習！ 本書特色 台灣人工智慧學校 --------------------------------- 技術發展處處長
張嘉哲 審閱 專案處處長 蔡源鴻 審閱 ○ 解開黑盒子 – 高效學習 DNN、CNN、RNN 等神經網路模型 ○ 發揮追根究柢的實驗精神, 測試各種神經網路模型「配方」 ○ 隨時幫你複習進階的 Python 程式語法及函式用法, 學習不卡關！ ○ 完整介紹文字、圖片、時序資料的預處理技巧 ○ 函數式 API (functional API) 的建模手法與實例印證 ○ 中文詞向量、遷移式學習、Callback、Tensorboard ○ LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、DenseNet.. 等 CNN 經典模型的進化秘方
○ 在雲端高速訓練模型 - 善用 Google 免費的 Colab 雲端開發環境 Keras 是目前深度學習領域中, 最容易使用且功能強大的神經網路開發工具, Tensorflow 已將之收錄到自己的套件中, 並命名為 tf.keras。本書同時適用於最新的 tf.keras 及 Keras。
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使用轉移學習方式人工智慧輔助胸部X光射線影像上氣管內管定位判斷
為了解決ImageDataGenerator 的問題，作者袁國慶 這樣論述：
加護病房使用了許多生命維持設備來治療患者。在呼吸衰竭患者的重症醫療中，機械通氣是一種重要的治療方式。使用機械通氣時，需要一個連接設備在患者和呼吸機之間進行連接。在臨床工作中，氣管內管（ETT）是目前使用最多的設備。對於使用氣管插管供呼吸機使用的患者，確認氣管內管的位置至關重要。氣管內管必須位於氣管內並且也必須位於適當的位置。不適當的位置（例如太低或太高）將導致某些不利的患者照護甚至患者傷害。目前，胸部X光片（CXR）仍是確認氣管內管位置的首選方法。 CXR是在許多臨床實踐中使用的快速，方便且容易獲得的工具。但是，臨床醫生需要一些專業知識和經驗才能準確確定氣管內管的位置。由於過多的的臨床負擔，
臨床醫生可能無法及時檢查CXR結果，這可能會導致一些可預防的患者傷害。人工智能(AI)可以為這一臨床難題提供解決方案。人工智能是一個新興領域，具有許多有前途的應用。人工智能輔助的CXR閱讀是近來最發達的研究主題之一，並且已經有許多臨床應用。因此，我們的研究主旨在開發一種用於在CXR上確定氣管內管位置的AI演算法。我們收集了在2019/01至2020/06期間在臺北醫學大學附屬醫院（TMUH）住院的ICU患者獲得的CXR圖像，共4293個CXR的JPEG影像檔。CXR圖像由三位資深加護病房專責醫師專家進行了檢視，並根據氣管內管的位置標記了“ 正確（CO）”或“ 不正確（INCO）”。這被用作我們
研究中的基本事實(ground truth)。然後當責的加護病房專責醫師還切出(cropping)了一個感興趣的區域（ROI），包括四個基本的解剖位置，即右鎖骨的頭部，左鎖骨的頭部，隆突和氣管內管的尖端。我們使用Python代碼編寫一個計算機程序，以使用預訓練的模型（VGG16，INCEPTION3，RESNET, DENSENET169）執行轉移學習，以監督式學習（Supervised learning）的學習方法，訓練AI模型，以區分氣管插管在CXR上的位置。模型擬合後，我們使用幾種方法評估每個模型的性能，包括測試準確性，接收器工作特性（ROC）曲線，ROC曲線下面積（AUR），混淆矩陣。
大多數模型在ROI圖像上表現出更好的性能，因為這些圖像包含較少的噪聲。但是，大多數模型顯示嚴重過度擬合且性能不佳，AUROC約為50-60％。使用ROI圖像對帶有張量投影層的VGG16和VGG16進行預訓練的模型顯示，使用AUROC的最佳結果分別為92％和82％。對於這個不滿意的結果，我們認為巨大的圖像噪聲和不充分的超參數調整被認為是導致本研究性能不佳的主要原因。TPL在我們的研究中提供了降維效果並提供了出色的性能。這項研究表明了使用轉移學習方法開發電腦輔助診斷(CAD, computer aided diagnosis)系統用於胸部X光片ETT位置的可行性，以及用在開發其他類型醫學影像判讀應
用的可行性。
集成深度學習的自動光學檢測研究
為了解決ImageDataGenerator 的問題，作者陳麒安 這樣論述：
基於深度學習的自動光學檢查方法在最近幾年快速取代傳統的方法。如何提高瑕疵檢測的準確率是自動光學檢查重要的環節。集成學習是應用多重的機器學習模型來提高準確率。如何集成不同的深度學習模型來提高準確率也是自動光學檢查的重要課題。 在本論文中，先使用遷移式學習訓練8個基於GoogleAI團隊發表的EfficientNet深度學習模型來進行自動光學檢查。進一步應用集成學習的方式將各模型預測的答案整理成單一預測結果。使得自動光學檢查準確率可以達到99.63%。