入力画像にランダムノイズを加えるには？

[秋雪]

レイヤーで「noise」にて検索すると「VATNoise」がありました。
こちらは、敵対的生成関連のレイヤーの様で、backward方向ではバッファに蓄積し、forward接続時にこれらの値を利用するようです。
後日、backward接続時の機能も利用する予定ですが、当面の利用では、比較検証を含め、backward接続時の機能をOFFにしたいところです。
ところがパラメータに関するオンラインマニュアルがありません。

初期値は

BaseAxis = 0

Buf.Dataset = buf

Buf.Generator = None

Buf.GeneratorMulti = 1

です。

個人的な感では、

Buf.GeneratorMulti = 0

にするだけでOKだと思えるのですが、大丈夫でしょうか？

[秋雪]

自己レスです

ImageAugmentationにてノイズ加算のみONにし、他をOFFにする方法があるようです。

しかも、効果のテストモニタも可能なようです。

とりあえず、当面の利用としてこちらを使ってみます。

＝＝＝

ご参考

ImageAugmentationの効果の手軽な確認方法として、画像Input→ImageAugmentation→SquaredErrorだけのネットワークを用いた上でMax Epoch 0として学習し、評価実行ボタンにより加工結果をモニタするという方法があります。

2023年9月8日金曜日 10:04:39 UTC+9 秋雪:

[秋雪]

良い感じにAugumentationが入るようなのですが、「 ImageAugmentationの効果の手軽な確認方法として、画像Input→ImageAugmentation→SquaredErrorだけのネットワークを用いた上でMax Epoch 0として学習し、評価実行ボタンにより加工結果をモニタするという方法があります。」では、「SkipAtTest」を「False」にしないと、効果の影響度を確認できません。

で、組み込み先となる実際のネットワークでは、

１．設定パラメータとしての「SkipAtTest」を「True」にした場合

学習（Training, Validation) ではAugumentationを行い、テスト（Test）ではAugumentation操作をパスする（すなわちAugumentationが行われない）。

２． 設定パラメータとしての「SkipAtTest」を「False」にした場合

学習（Training, Validation) ではAugumentationを行い、テスト（Test）でもAugumentation操作が行われる。

と考えて良いのでしょうか？

2023年9月8日金曜日 10:23:39 UTC+9 秋雪:

[秋雪]

またまた自己レスとなります。

過去の会話にて「SkipAtTest」で検索し、下記を見つけました。

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小林由幸<yoshiyuki....@gmail.com>

未読、

2021/06/07 16:21:27

To: Neural Network Console Users (JP)

Image AugmentationレイヤーのSkipAtTestプロパティのデフォルト値がTrueに変更されたことの影響かと思われます。

SkipAtTestプロパティがTrueに設定されている状態では、学習時にはImage Augmentation処理が有効になりますが、推論時にはスキップする動作になります。
SkipAtTestをFalseに変更することで、推論時も画像の加工が行われるかと思います。

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上記、私が得たかった回答となります。

お騒がせしました。

2023年9月10日日曜日 13:04:59 UTC+9 秋雪: