tf.keras.layers.GaussianNoise

Применение аддитивного шума Гаусса с нулевым средним.

Наследуется от: Layer, Module

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

Это полезно для уменьшения переобучения (можно рассматривать как форму случайной аугментации данных). Шум Гаусса (GS) — естественный выбор в качестве процесса искажения для числовых входных данных.

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 (ничего не делая).

Форма входных данных:

Произвольная. Используйте ключевой аргумент input_shape (кортеж целых чисел, не включая ось образцов), когда этот слой используется в качестве первого слоя в модели.

Форма выходных данных:

Такая же форма, как у входных данных.