定义一个损失函数用于一维Wasserstein AutoEncoders代码keras
时间: 2023-11-27 20:49:08 浏览: 27
一维Wasserstein AutoEncoders的损失函数通常是Wasserstein距离,可以通过Keras的backend实现。
下面是一个示例代码:
```python
from keras import backend as K
def wasserstein_loss(y_true, y_pred):
return K.mean(y_true * y_pred)
```
在使用Wasserstein距离作为损失函数时,输出层应该使用线性激活函数,这样才能保证输出值是实数,例如:
```python
model.add(Dense(1, activation='linear'))
```
然后,在编译模型时,指定损失函数为Wasserstein距离:
```python
model.compile(optimizer=Adam(lr=0.00005, beta_1=0.5),
loss=wasserstein_loss)
```
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