train_datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1 / 255.0, rotation_range = 30, width_shift_range = 0.2, height_shift_range = 0.2, shear_range = 0.2, zoom_range = 0.2, horizontal_flip = True)rotation_range is a value in degrees (0–180), a range within which to randomly rotate pictures.
width_shift and height_shift are ranges (as a fraction of total width or height) within which to randomly translate pictures vertically or horizontally.
shear_range is for randomly applying shearing transformations.
zoom_range is for randomly zooming inside pictures.
horizontal_flip is for randomly flipping half of the images horizontally. This is relevant when there are no assumptions of horizontal assymmetry (e.g. real-world pictures).
위 설명들을 참조해서 ImageDataGenerator의 파라미터에 대입해 주면 이미지 데이터 증강이 된다.
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