给高光谱的波谱数据增加噪声的代码 keras
时间: 2023-12-03 20:04:23 浏览: 30
以下是使用 Keras 对高光谱波谱数据进行噪声增加的代码示例:
```python
import numpy as np
from keras.layers import Input, Add, Conv1D, Activation, Lambda
from keras.models import Model
from keras import backend as K
# 定义噪声层
def additive_noise(inputs):
noise = K.random_normal(shape=K.shape(inputs), mean=0.0, stddev=0.1)
return Add()([inputs, noise])
# 构建卷积神经网络模型
input_layer = Input(shape=(num_bands, 1)) # num_bands 是波段数量
conv1 = Conv1D(filters=16, kernel_size=3, padding='same')(input_layer)
conv1 = Activation('relu')(conv1)
conv2 = Conv1D(filters=1, kernel_size=3, padding='same')(conv1)
output_layer = Lambda(additive_noise)(conv2) # 增加噪声层
model = Model(input_layer, output_layer)
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(x_test, y_test))
```
在上述代码中,我们定义了一个 `additive_noise` 函数,该函数使用 Keras 的 `K.random_normal` 方法生成正态分布噪声,并将其添加到输入中。在模型中,我们使用了卷积神经网络,其中包含了两个卷积层,一个 ReLU 激活函数和一个噪声层。最后,我们使用均方误差作为损失函数进行训练。
请注意,上述代码仅供参考,并可能需要根据你的具体数据集进行调整。