tf.keras.layers.GaussianNoise

Применяет добавочный шум Гаусса с нулевым средним.

Наследуется от: Layer

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

Это полезно для уменьшения переобучения (можно рассматривать как форму случайного увеличения данных). Шум Гаусса (GS) — естественный выбор в качестве процесса искажения для входных данных с вещественными значениями.

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

Аргументы вызова:

• inputs: Входной тензор (любого ранга).
• training: Логическое значение Python, указывающее, должен ли слой вести себя в режиме обучения (добавляя шум) или в режиме вывода (не делая ничего).

Форма входных данных:

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

Форма выходных данных:

Такая же форма, как у входных данных.