如何在Keras中改变预先训练的CNN模型中的层输出?

model = VGG16()
image = load_img('mug.jpg', target_size=(224, 224))
image = img_to_array(image)
image = image.reshape((1, image.shape[0], image.shape[1], image.shape[2]))
image = preprocess_input(image)
yhat = model.predict(image)
label = decode_predictions(that)
label = label[0][0]

# print the output
print('%s (%.2f%%)' % (label[1], label[2]*100))

现在,我想查看第一层的输出,并将其更改/添加噪波,并查看分类如何更改。我不确定如何做到这一点,也找不到任何与我的查询匹配的合适资源。

我是新来的Keras,所以在这方面的任何帮助将不胜感激。谢谢您!