Machine learning 如何在推断时为Keras的激活添加噪声？

Keras中的高斯噪声似乎只是在训练期间增加噪声。我需要在测试时为激活添加噪音。我的架构是在imagenet上进行resnet50预训练，所有层都冻结，除了高斯噪声需要添加到FC层之前的最后一个激活层

这是怎么做到的！？我在末尾添加的高斯噪声层没有任何效果，因为文档中说它只在训练期间使用。在测试期间，该层的替代方案是什么

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bn5c_branch2c (BatchNormalizati (None, 7, 7, 2048)   8192        res5c_branch2c[0][0]             
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add_80 (Add)                    (None, 7, 7, 2048)   0           bn5c_branch2c[0][0]              
                                                                 activation_242[0][0]             
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activation_245 (Activation)     (None, 7, 7, 2048)   0           add_80[0][0]                     
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gaussian_noise_1519 (GaussianNo (None, 7, 7, 2048)   0           activation_245[0][0]             
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avg_pool (GlobalAveragePooling2 (None, 2048)         0           gaussian_noise_1519[0][0]        
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fc1000 (Dense)                  (None, 1000)         2049000     avg_pool[19][0]                  
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Total params: 25,636,712
Trainable params: 0
Non-trainable params: 25,636,712

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通过在张量上调用时传递

training=True

参数，可以使那些在测试阶段具有不同行为的层保持活动状态（例如

退出

）：

out = SomeLayer(**configs)(inp, training=True)

---

有了它，

SomeLayer

将在培训和测试阶段都很活跃。

我想知道你这样做的目的是什么？我正在进行一些特定的稳健性测试，并实施一些研究想法。你能用它做以下工作吗？1.为培训2定义一个模型（带/不带噪波）。定义一个推理模型，该模型使用添加噪波3的

Lambda

层。将训练过的权重从训练过的模型复制到推理模型我是keras的新手。你能在回答中提供详细的代码吗？我正在寻找类似的代码。有解决方案吗？没有，因为它只在训练时有效，在测试时无效@灵车这是正常情况（即未通过

培训

论证）。请仔细阅读答案。还有文档：文档中没有任何地方说，如果使用

training=True

，guassian噪声层将处于非活动状态。@hearse和讽刺的是，你说“我是Keras的新手”，然后对它发表如此自信的声明。我能不必训练整个imagenet吗？只需要在一个特定层之后的推断时间添加简单的加性高斯噪声。重新培训整个imagenet似乎是一条漫长的道路