高斯噪声层
GaussianNoise class
keras.layers.GaussianNoise(stddev, seed=None, **kwargs)
应用加性零中心高斯噪声.
这有助于缓解过拟合（你可以将其视为一种随机数据增强的形式）.高斯噪声（GS）是真实值输入的损坏过程的自然选择.
由于它是一个正则化层,它仅在训练时活跃.
参数: stddev: 浮点数,噪声分布的标准差. seed: 整数,可选的随机种子,以启用确定性行为.
调用参数: inputs: 输入张量（任意秩）. training: Python布尔值,指示层应在训练模式（添加噪声）还是推理模式（不执行任何操作）下运行.