Python 如何在keras测试期间激活高斯噪声层？

我在keras的网络中使用高斯噪声层，但我认为它只在训练期间有效，在测试阶段无效。在测试过程中是否有办法激活它？如果我想在列车期间显示该层的输出，我应该怎么做？我还有一个关于在Keras中裁剪2D的问题。如果我需要在不同的位置随机裁剪一层的输出，我应该怎么做？因为裁剪2D通常裁剪图像的中心。谢谢

image = Input((28, 28, 1))
conv1 = Conv2D(64, (5, 5),padding='same', name='convl1e',dilation_rate=(2,2))(image)
bncv1=BatchNormalization()(conv1)
act1=Activation('relu')(bncv1)
decoded_noise = GaussianNoise(0.5)(act1)
#decoded_noise=Cropping2D(cropping=(6,6))(act1)#16
pred_w = Conv2D(1, (1, 1),padding='same', name='reconstructed_W',dilation_rate=(2,2))(decoded_noise)
bncv18=BatchNormalization()(pred_w)
act18=Activation('sigmoid', name='wprim')(bncv18)  
img_extraction=Model(inputs=image,outputs=act18)

---

你能提供一个最小的代码吗？这是一个简单的代码，我的问题是高斯噪声层和裁剪2D可以在训练阶段使用吗？我如何在测试中也使用它们？为什么在测试过程中要激活高斯噪声？还有，这里有3个不同的问题。最好单独询问每个人。因为在训练中，它应用高斯噪声，但当我想测试时，我需要知道如果在测试图像上应用这种噪声，准确度会是多少？你能提供一个最小的代码吗？这是一个简单的代码，我的问题是高斯噪声层和Cropping2D可以在训练阶段使用吗？我如何在测试中也使用它们？为什么在测试过程中要激活高斯噪声？还有，这里有3个不同的问题。最好单独询问每个人。因为在训练中，它会应用高斯噪声，但当我想测试时，我需要知道如果在测试图像上应用这种噪声，准确度是多少？