回帰タスクに対し、ImageDataGeneratorで画像水増しをする方法について

Question

前提・実現したいこと

現在、入力画像に対して、年齢を予測するCNNプログラムを作成しています。
ここで教師データであるデータを画像のファイル名から抜き出しています。(下記プログラム参照)
画像の枚数が100枚程度しかないので、ImageDataGeneratorで水増し処理を検討したいのですが、この場合、使用することは可能なのでしょうか？ネットを調べても分類タスクに適用した例しかでてこなかったので困っています。
アドバイスよろしくお願いします。

該当のソースコード

#トレーニングデータ読み込み
filenames = os.listdir(r"100dataset") #dataというフォルダにある画像を読み込み
Path = "./100dataset/"
num_files = len(filenames) #画像数を把握し
h = 256
w = 256
print(num_files)
print(filenames[1])
train = np.zeros((num_files, h, w)) #画像データの箱を用意し
p(range(num_files),filenames):
    one_data = cv2.imread(Path+filename, 0) #cv2で画像を読み込んで
    two_data = one_data[400:656, 400:656]
    train[i] = two_data #箱に入れていく


#教師データ読み込み(ファイル名のアンダーバー以下の数値を読み取る)
filenames = os.listdir(r"100dataset") 
lst = []
for filename in filenames:
    test = filename.split("_")[-1].replace(".jpg", "")
#     print(test)
    lst.append(test)
test = np.array(lst, dtype="float64")
print(test)

Answer 1

flow() でジェネレーターを作るときに正解値のデータ y も渡しておけば、x, y のミニバッチが生成できます。
なので、画像のときと同じやり方でよいです。

gen = flow(x, y=None, batch_size=32, shuffle=True, seed=None, save_to_dir=None, save_prefix='', save_format='png', subset=None)