定义一个损失函数用于一维Wasserstein AutoEncoders代码keras
时间: 2023-07-16 20:14:11 浏览: 63
Wasserstein AutoEncoders (WAE) 旨在将自编码器 (AE) 推广到生成建模问题。其中,WAE 通过最小化Wasserstein距离来捕捉隐藏在数据中的潜在变量,从而实现压缩数据和生成新数据。下面是一个使用Keras实现的一维WAE的损失函数:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import backend as K
def wae_loss(z_mean, z_log_var, z, recon, lamb=10):
"""
一维WAE损失函数
:param z_mean: 隐藏层均值
:param z_log_var: 隐藏层方差
:param z: 潜在变量
:param recon: 重构误差
:param lamb: 正则化参数
"""
# 从正态分布中采样
samples = K.random_normal(K.shape(z))
# 计算Wasserstein距离
euc_dist = tf.norm(z - samples, axis=1)
cost = K.mean(z_log_var * -0.5 + K.square(z_mean - samples) / (2 * K.exp(z_log_var)) + lamb * K.maximum(euc_dist - 1, 0))
# 计算重构误差
reconstruction_loss = K.mean(K.square(recon - z))
# 返回总损失
return reconstruction_loss + cost
```
在上述代码中,隐藏层的均值和方差用于计算Wasserstein距离。正则化参数 `lamb` 用于平衡重构误差和Wasserstein距离。最终的损失函数是重构误差和Wasserstein距离之和。
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