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自学教程：keras噪声层Noise

51自学网 2020-06-08 15:15:10

这篇教程keras噪声层Noise写得很实用，希望能帮到您。

GaussianNoise:为数据施加均值为0,标准差为参数的加性高斯噪声.在克服过拟合时比较有用,起正则化作用,只在训练时有效.
GaussianDropout:为数据施加均值为1,标准差为sqrt(rate/(1-rate))的乘性高斯噪声,同样起正则化作用,只在训练时有效.
AlphaDropout:为输入施加一种保持输入均值和方差不变的Dropout,与selu激活函数配合较好.