如何在Keras中向输入数据添加均匀分布的噪声？

在Keras中向输入数据添加均匀分布的噪声，可以通过以下步骤实现：

导入必要的库和模块：

import numpy as np
from keras.datasets import mnist

加载数据集：

(x_train, _), (x_test, _) = mnist.load_data()

将数据转换为浮点数类型，并将像素值归一化到0到1之间：

x_train = x_train.astype('float32') / 255.
x_test = x_test.astype('float32') / 255.

定义添加噪声的函数：

def add_uniform_noise(data, noise_factor):
    noise = np.random.uniform(low=0.0, high=noise_factor, size=data.shape)
    noisy_data = data + noise
    noisy_data = np.clip(noisy_data, 0., 1.)  # 将数据限制在0到1之间
    return noisy_data

添加噪声到训练集和测试集：

noise_factor = 0.2  # 噪声因子，控制噪声的强度
x_train_noisy = add_uniform_noise(x_train, noise_factor)
x_test_noisy = add_uniform_noise(x_test, noise_factor)

示例代码中的add_uniform_noise函数使用了np.random.uniform函数生成均匀分布的噪声，并将其添加到输入数据中。np.clip函数用于将数据限制在0到1之间，以确保噪声后的数据仍然在有效范围内。

这样，你就可以在Keras中向输入数据添加均匀分布的噪声了。根据具体的应用场景和需求，你可以调整噪声因子来控制噪声的强度。

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