Keras dropout 和 GaussianNoise 层是否在每批中应用不同的噪声实例？

Question

我正在 Keras 中构建一个去噪自动编码器。我使用的模型是

input_img = Input(shape=(10,))
encoded = GaussianNoise(0.01)(input_img)
encoded = Dropout(0.1)(encoded)
encoded = Dense(20,activation='relu')(encoded)
decoded = Dense(10, activation='sigmoid')(encoded)
ae = Model(input=input_img, output=decoded)

如果我随后打电话

ae.fit(x_train, x_train,
                     nb_epoch=3,
                     batch_size=5,
                     shuffle=True,
                     validation_data=(x_test, x_test))

是否为每个批次创建了一个新的噪声实例？换句话说，对于上面的每个时期，每个批次都有不同的噪声实例吗？还是所有批次的噪声实例都固定为同一事物，并且仅在时代变化时才发生变化？或者更糟糕的是，是否只为整个事物选择了一个噪声实例？

Answer 1

在训练期间为每个批次创建不同的噪声实例。