tf.keras.layers.GaussianNoise

Применяет аддитивное шумовое возмущение, имеющее нулевое среднее и гауссово распределение.

Наследуется от: Layer

tf.keras.layers.GaussianNoise(
    stddev, **kwargs
)

Это полезно для уменьшения переобучения (можно рассматривать как форму случайного увеличения данных). Гауссовский шум (GS) — естественный выбор для искажения вещественных входных данных.

Поскольку это слой регуляризации, он активен только во время обучения.

Аргументы вызова:

• inputs: Входной тензор (любого ранга).
• training: Логическое значение, указывающее, должен ли слой работать в режиме обучения (добавление шума) или в режиме вывода (без действий).

Форма входа:

Произвольная. Используйте ключевой аргумент input_shape (кортеж целых чисел, не включая ось выборок), при использовании этого слоя в качестве первого слоя в модели.

Форма выхода:

Такая же форма, как у входных данных.