tf.keras.layers.GaussianNoise

Применяет аддитивное шумовое возмущение Гаусса с нулевым средним.

Наследуется от: Layer, Module

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

Это полезно для уменьшения переобучения (можно рассматривать как форму случайного увеличения данных). Гауссовский шум (GS) — естественный выбор в качестве процесса возмущения для вещественных 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 работать в режиме обучения (добавляя шум) или в режиме вывода (ничего не делая).

Форма входных данных:

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

Форма выходных данных:

Такая же форма, как и вход.