[source]

GaussianNoise

keras.layers.noise.GaussianNoise(sigma)

入力に平均0,標準偏差sigmaのガウシアンノイズを加えます。 これはオーバーフィッティングの低減に有効です(random data augmentationの一種)。 ガウシアンノイズは入力が実数値のときのノイズ付与として一般的です。

regularization layerは訓練時のみ有効です。

Arguments

  • sigma: float,ノイズ分布の標準偏差

Input shape

任意。 モデルの最初のレイヤーでinput_shapeキーワードで指定してください。 (整数のタプル(データ数の軸は含まない))

Output shape

入力と同じ。


[source]

GaussianDropout

keras.layers.noise.GaussianDropout(p)

入力に平均1,標準偏差sqrt(p/(1-p))のガウシアンノイズを乗じます。

regularization layerは訓練時のみ有効です。

Arguments

  • p: float,制御パラメータ (Dropout同様).

Input shape

任意。 モデルの最初のレイヤーでinput_shapeキーワードで指定してください。 (整数のタプル(データ数の軸は含まない))

Output shape

入力と同じ。

References