① Augment 클래스 정의
__init__ 메서드에서는 RandomFlip 층을 사용하여 이미지를 수평으로 무작위로 뒤집는 증강을 정의합니다. 동일한 시드(seed)를 사용하여 입력 이미지와 레이블 이미지에 동일한 변형을 적용합니다.
call 메서드는 실제로 데이터 증강을 수행하는 함수로, 입력된 이미지와 레이블에 RandomFlip을 적용합니다.
② 훈련 데이터 배치 설정
• train_batches: 훈련 데이터 세트를 처리하여 모델 학습에 적합한 형태로 만듭니다.
• .cache(): 데이터 세트를 캐시에 저장하여, 각 에포크에서 데이터를 다시 로드하는 시간을 줄입니다.
• .shuffle(BUFFER_SIZE): 데이터 세트를 섞어, 모델이 특정 순서에 의존하지 않도록 합니다.
• .batch(BATCH_SIZE): 데이터 세트를 지정된 배치 사이즈로 분할합니다.
• .repeat(): 데이터 세트를 여러 번 반복하여 여러 에포크 동안 사용할 수 있게 합니다.