处理Keras（深度学习）中插入噪声到训练数据

Question

我正在使用Keras进行深入学习。你知道吗

我想在训练过程中，在每个历元的训练数据中加入噪声。你知道吗

因此，在每一个历元，由于随机噪声的插入，列车数据都应该与历元前不同。你知道吗

这是我的密码：

model = Sequential()
model.add(GaussianNoise(SNR_std))
model.add(Dense(neuron,input_dim=1920,
                kernel_initializer=initializers.he_normal(seed=seed_num),
                use_bias=False)
model.add(BatchNormalization())
model.add(Activation('relu'))

我这样做是出于我的目的吗？你知道吗

Answer 1

我觉得这是对的。你知道吗

需要注意的一点是，如果你用这样的噪声来改变图像，你应该在开始训练之前至少对这些图像进行一次可视化，这样你才真正知道你在学习什么。因此获得该层输出的句柄是关键。如何做到这一点的答案可以在互联网上找到：（https://datascience.stackexchange.com/questions/20469/keras-visualizing-the-output-of-an-intermediate-layer）