高斯噪声层

[源代码]

GaussianNoise 类

tf_keras.layers.GaussianNoise(stddev, seed=None, **kwargs)

应用加性零均值高斯噪声。

这对于缓解过拟合非常有用（您可以将其视为一种随机数据增强）。高斯噪声（GS）是实值输入腐败过程的自然选择。

作为正则化层，它仅在训练时活跃。

参数

• stddev：浮点数，噪声分布的标准差。
• seed：整数，可选的随机种子，用于启用确定性行为。

调用参数

• inputs：输入张量（任何秩）。
• training：Python布尔值，指示层是应该处于训练模式（添加噪声）还是推理模式（什么都不做）。

输入形状

任意。当将此层用作模型中的第一层时，使用关键字参数 input_shape（整数元组，不包括样本轴）。

输出形状

与输入形状相同。