定义一个损失函数用于一维Wasserstein AutoEncoders代码keras
时间: 2023-11-22 07:56:40 浏览: 11
一维Wasserstein AutoEncoder(WAE)的损失函数通常会使用Wasserstein距离。下面是一个基于Keras实现的WAE损失函数代码示例:
```python
import keras.backend as K
from keras.losses import mse
def wae_loss(z_mean, z_log_var, z, x_decoded_mean):
# Wasserstein distance
z_samples = K.random_normal(K.shape(z_mean))
eps = K.random_uniform(shape=K.shape(z_mean), minval=0., maxval=1.)
z_interpolated = eps * z_mean + (1 - eps) * z_samples
x_interpolated = x_decoder(z_interpolated)
norm_grad = K.sqrt(K.sum(K.square(K.gradients(x_interpolated, z_interpolated)[0]), axis=(1, 2)))
wasserstein = K.mean(K.square(norm_grad - 1))
# Reconstruction loss
reconstruction_loss = mse(x, x_decoded_mean)
# Total loss
return reconstruction_loss + 100 * wasserstein
```
在此示例中,我们计算了Wasserstein距离的梯度,并使用随机插值来估计其值。然后,我们计算重构损失并将其与Wasserstein距离损失加权相加。请注意,这里的权重100是一个超参数,可以根据具体情况进行调整。