定义一个损失函数用于一维Wasserstein AutoEncoders代码keras

一维Wasserstein AutoEncoders的损失函数可以使用Wasserstein距离来定义。在Keras中，可以使用Lambda层来自定义损失函数。

以下是一个示例代码：

import tensorflow as tf
from keras.layers import Input, Dense, Lambda
from keras.models import Model
from keras import backend as K

# Define custom loss function using Wasserstein distance
def wasserstein_loss(y_true, y_pred):
    return K.mean(y_true * y_pred)

# Define encoder
input_layer = Input(shape=(input_dim,))
encoded = Dense(encoding_dim, activation='relu')(input_layer)
z_mean = Dense(latent_dim)(encoded)
z_log_var = Dense(latent_dim)(encoded)

# Define decoder
latent_inputs = Input(shape=(latent_dim,))
decoded = Dense(encoding_dim, activation='relu')(latent_inputs)
outputs = Dense(input_dim, activation='sigmoid')(decoded)

# Define sampling layer
def sample_z(args):
    z_mean, z_log_var = args
    batch = K.shape(z_mean)[0]
    dim = K.int_shape(z_mean)[1]
    epsilon = K.random_normal(shape=(batch, dim))
    return z_mean + K.exp(0.5 * z_log_var) * epsilon

# Connect encoder, decoder, and sampling layers
z = Lambda(sample_z)([z_mean, z_log_var])
encoder = Model(input_layer, z_mean)
decoder = Model(latent_inputs, outputs)
autoencoder = Model(input_layer, decoder(z))
autoencoder.add_loss(wasserstein_loss(input_layer, outputs))

# Compile model
autoencoder.compile(optimizer='adam')

在这个例子中，我们使用了sigmoid激活函数和平均误差来计算重构损失。我们使用Wasserstein距离作为自定义损失函数，将其作为模型的损失，并使用Keras的add_loss方法将其添加到模型中。最后，我们使用Adam优化器来训练模型。