【问题标题】:deterministic distribution noise in pythonpython中的确定性分布噪声
【发布时间】:2019-06-29 18:21:24
【问题描述】:

我正在尝试模拟这个article。

为了使图像嘈杂,根据文章,我需要手动向Mnist 数据集添加确定性分布噪声。文章说

"此噪声已使用确定性分布手动添加"

在第 973 页的第一行。我几乎在任何地方都在寻找它,但无法找到如何去做。他们通常将此分布用于其他目标,而不是使图像变得嘈杂。

本文按百分比添加和测量噪点,例如 50% 噪点的图像。

我们如何在 python 中添加百分比? 我真的需要帮助。

【问题讨论】:

  • 您(或作者)所说的“手动添加确定性分布”到底是什么意思?您是否意识到确定性分布是一种以概率 1 产生固定值的分布,即它意味着一个常数?所以你是说你想手动为你的数据添加一个常量?
  • 其实我很擅长分布......但我正在寻找一种代码来让我的数据变得嘈杂,正如我朋友所说的那样,它并不那么清楚。
  • 无论你是否擅长分发,你都需要弄清楚你真正想要的是什么。
  • 无论如何...你有什么建议吗?我怎么能发出这种声音?
  • 如果我无法理解您的要求,我无法提供建议。再一次,我要求你澄清一下。如果您不知道,最好的办法是联系原作者并询问他们的意思,因为他们使用不明确的术语而没有任何解释。

标签: python distribution noise deterministic


【解决方案1】:

他们从来没有真正说清楚,但看起来他们为每个输入随机分配像素值0。在您提到的情况下,50% 的像素被分配为 0,并且这些像素是随机选择的。

【讨论】:

  • 在这个数据集中添加其他类型的噪声并使用它是否可以接受?模拟这篇文章后我们想在此基础上写一篇新文章。但我担心可能期刊拒绝我们的文章,因为我们的噪音类型不同
  • “可接受”是什么意思?使用不同类型的噪音并没有错。高斯?柏林?去镇上。
  • 我知道...但我的第一步是模拟这篇文章..如果我使用其他噪音,也许我会从文章中得到不同的结果...在这种情况下,我的数据和模型没有经过验证
  • 我不确定你在问什么。如果你想做他们做过的事,那么你可以这样做,是吗?
  • 如果你想写一篇新论文,第一步是模拟其他文章并得到准确的结果。然后你可以将你的想法添加到模拟结果中,看看如何改变它。 。正确的?我的研究是关于去噪技术以获得良好的图像分类精度......我决定研究这篇文章,然后改进它以获得更好的结果。我可以在其中模拟模型,但现在我的问题是噪声类型......我不知道'不明白他们是如何在图像中添加的。但我认为我唯一的机会是向真正的作者发送电子邮件,因为正如你所说,这真的不清楚。无论如何感谢你的帮助
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