Python 训练时改变高斯噪声层的Keras标准差_Python_Keras_Neural Network_Gaussian

Python 训练时改变高斯噪声层的Keras标准差

python keras neural-network

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在训练期间，最快改变Keras中高斯噪声层标准偏差的方法是什么

目前，每次迭代，我都会用调整后的标准偏差重新加载整个网络，这真的很慢

提前谢谢你

您可以尝试使用keras后端变量吗

from keras import backend as K

self.std=0.5
self.std_var = K.variable(value=std)

在构建网络时

# instantiate
stddev = std_var(0.8)
g = GaussianNoise(stddev)

在训练期间（可能在回路内）

K.set\u值（stddev.std\u变量）

试试这个片段，看看它是否有效

K.set_value(stddev.std_var, <new_std_val>)