pythonノイズ除去について

Question

訓練で使う画像はcifar10で行い、結果で使う画像をオリジナル画像で行うにはどうすればいいのか教えていただきたいです。リンク内容

** pythonで画像のノイズ除の勉強をしており、訓練で使うデータはcifar10を使い、結果としてオリジナル画像にモザイクをかけ、どのくらい元通りの画像を表示できるのかと考えているのですが
いま訓練データとテストデータ両方ともcifar10で行っているのですが、最終的な結果をオリジナル画像で行うにはどうすればよろしいでしょうか。
googlecolabを使っております。**

x_train = x_train/255
x_test = x_test/255 

def make_masking_noise_data(data_x, percent=0.1):
 size = data_x.shape
 masking = np.random.binomial(n=1, p=percent, size=size)
 return data_x*masking

x_train_masked = make_masking_noise_data(x_train)
x_test_masked = make_masking_noise_data(x_test)

model = models.Sequential()

model.add(layers.Conv2D(32,(3,3),1,activation="relu",padding='same',input_shape=(32,32,3)))

model.add(layers.MaxPooling2D((2,2),padding='same'))

model.add(layers.Conv2D(16,(3,3),1,activation="relu",padding='same'))

model.add(layers.MaxPooling2D((2,2),padding='same'))


model.add(layers.Conv2D(16,(3,3),1,activation="relu",padding='same'))

model.add(layers.UpSampling2D((2, 2)))

model.add(layers.Conv2D(32,(3,3),1,activation="relu",padding='same'))

model.add(layers.UpSampling2D((2, 2)))

model.add(layers.Conv2D(3,(3,3),1,activation="sigmoid",padding='same'))

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')

initial_weights = model.get_weights()

model.fit(x_train_gauss, x_train, epochs=10, batch_size=20, shuffle=True)

for i in range(10):
 display_png(array_to_img(x_test[i]))
 display_png(array_to_img(x_test_gauss[i]))
 display_png(array_to_img(gauss_preds[i]))
 print('-'*25) ```

Comments

[1T2R3M4]

先程のコメントの以下リンクは読まれましたか。
https://teratail.com/help#posted-otherservice

[y_waiwai]

で、しつもんはなんでしょうか

[kai.oe]

ある程度読まさせしていただきました

[kai.oe]

質問は、訓練で使う画像はcifar10で行い、結果で使う画像をオリジナル画像で行うにはどうすればいいのか教えていただきたいです。

[1T2R3M4]

https://ja.stackoverflow.com/questions/83935
理解できませんでしたか。
他のサービスにも質問投稿をしたい（してしまった）
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[y_waiwai]

質問は質問文に書きましょう。
編集できます

[kai.oe]

ご親切にありがとうございます