在Keras Lambda层中生成“batch_size”许多随机变量

Question

是否有可能为Keras Lambda图层中的每个元素生成单独的随机变量？

我正在实现一个网络并尝试完全保留Lambda层而不是自定义层，但是我无法使用张量作为keras.backend的任何随机变量生成函数的形状输入，并且没有像... random_like（sample_tensor）。

当然我也可以提供随机变量作为输入，但它似乎是当前架构的一个严重缺点，所以也许我想念一些东西？

Answer 1

您可以使用与图层具有相同形状的GaussianNoise（https://keras.io/layers/noise/）图层，然后使用连接（https://keras.io/layers/merge/）图层将它们合并在一起。在Lambda层中，您可以使用索引从输出中分离输入。