python - 如何更快地为图像生成噪声？

Question

我正在为我的深度学习项目制作一个图像迭代器。在这个项目中，我需要应用噪声生成（用于减少过度拟合）。

我尝试了下面的代码，但一张图像需要 0.005 秒，是的，它很快，但我正在处理超过一百万张图像，所以要做到这一点需要很多时间。

def noise_generator(img, n=0.15):
 return img + np.random.normal(0.0, n, img.shape)

如果我能在 0.001 秒内完成一张图像，那就太好了。有什么建议么？

Answer 1

在 keras 框架中，您可以在模型中添加一个层来执行高斯噪声keras.layers.GaussianNoise(stddev)。所以是这样的：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, GaussianNoise, Input

model = Sequential()
model.add(GaussianNoise(0.5, input_shape=(784,)))
model.add(Dense(512))
model.add(Dense(10))
model.summary()