GaussianNoise 層
GaussianNoise 類別
keras.layers.GaussianNoise(stddev, seed=None, **kwargs)
套用可加性的零中心高斯雜訊。
這對於減輕過度擬合很有用（你可以將其視為隨機資料擴增的一種形式）。高斯雜訊 (GS) 是實值輸入的自然損壞過程選擇。
因為它是一個正規化層，所以它只在訓練時啟用。
參數
- stddev：浮點數，雜訊分佈的標準差。
- seed：整數，可選的隨機種子以啟用確定性行為。
呼叫參數
- inputs：輸入張量（任何秩）。
- training：Python 布林值，指示層應該在訓練模式（添加雜訊）還是推論模式（不執行任何操作）下運作。