高斯噪声层
GaussianNoise 类
tf_keras.layers.GaussianNoise(stddev, seed=None, **kwargs)
应用加性零中心高斯噪声。
这有助于减轻过拟合（可以将其视为一种随机数据增强）。对于实值输入，高斯噪声（GS）是作为损坏过程的自然选择。
作为正则化层，它仅在训练时处于活动状态。
参数
- stddev：浮点数，噪声分布的标准差。
- seed：整数，可选的随机种子，以启用确定性行为。
调用参数
- inputs：输入张量（任意秩）。
- training：Python 布尔值，指示层是否应处于训练模式（添加噪声）或推理模式（不做任何操作）。
输入形状
任意。在将此层用作模型中的第一层时，使用关键字参数 input_shape（整数元组，不包括样本轴）。
输出形状
与输入形状相同。