深度自适应网络DAN tensorflow代码

深度自适应网络 (Deep Adaptive Network, DAN) 是一种神经网络结构，它通过自适应学习率来提高模型的训练效率和泛化能力。在TensorFlow中实现DAN的一个基本框架可能会包含以下几个步骤：

# 首先，导入必要的库
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 定义DAN的基本模型结构
class DeepAdaptiveNetwork(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        super(DeepAdaptiveNetwork, self).__init__()
        # 创建基本的卷积层、池化层和全连接层
        self.conv1 = layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu')
        self.pool1 = layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))
        self.flatten = layers.Flatten()
        
        # 自适应学习率部分
        self.adaptive_lr_layer = CustomLearningRateLayer()  # 假设CustomLearningRateLayer是你自定义的学习率调整层
        
        self.dense1 = layers.Dense(units=64, activation='relu', adaptive_learning_rate=self.adaptive_lr_layer)
        self.dense2 = layers.Dense(units=10, activation='softmax')  # 输出层

    def call(self, inputs):
        x = self.conv1(inputs)
        x = self.pool1(x)
        x = self.flatten(x)
        x = self.dense1(x)
        return self.dense2(x)

# 实现自定义学习率层（这里仅作示例）
class CustomLearningRateLayer(layers.Layer):
    def __call__(self, inputs, **kwargs):
        learning_rate = get_adaptive_learning_rate(inputs)  # 获取自适应的学习率函数
        return learning_rate

# 使用DAN模型实例并编译
model = DeepAdaptiveNetwork()
model.compile(optimizer=tf.optimizers.Adam(), loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练过程
history = model.fit(train_data, train_labels, epochs=5, validation_data=(val_data, val_labels))

# 相关问题--
1. DAN与其他深度学习架构相比有何优势？
2. 如何在实际应用中调整自适应学习率策略？
3. DAN是否适合处理哪些类型的机器学习任务？