写软阈值收缩函数代码keras并输出图像

以下是使用Keras实现软阈值收缩函数并输出图像的完整代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras import backend as K
from keras.engine.topology import Layer
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

class SoftThreshold(Layer):
    
    def __init__(self, threshold, **kwargs):
        super(SoftThreshold, self).__init__(**kwargs)
        self.threshold = K.cast_to_floatx(threshold)
        
    def call(self, inputs):
        return K.sign(inputs) * K.relu(K.abs(inputs) - self.threshold)
    
    def get_config(self):
        config = {'threshold': float(self.threshold)}
        base_config = super(SoftThreshold, self).get_config()
        return dict(list(base_config.items()) + list(config.items()))
    
# 创建数据
x = np.linspace(-5, 5, num=100)
y = np.sin(x) + np.random.normal(0, 0.1, size=(100,))

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(16, input_dim=1, activation='relu'))
model.add(Dense(16, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation=None))
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

# 训练模型
history = model.fit(x, y, epochs=500, verbose=0)

# 获取模型的第一层
layer = model.layers[0]

# 获取模型的第一层权重
weights = layer.get_weights()

# 创建软阈值收缩层
threshold = np.mean(np.abs(weights[0])) * 0.5
soft_threshold = SoftThreshold(threshold)

# 将模型的第一层权重传递给软阈值收缩层进行修剪
weights[0] = soft_threshold(weights[0])

# 将修剪后的权重设置回模型的第一层
layer.set_weights(weights)

# 绘制原始数据和模型预测结果
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, model.predict(x), color='r')
plt.title('Original Model')
plt.show()

# 绘制修剪后的权重分布
plt.hist(weights[0], bins=20)
plt.title('Trimmed Weights')
plt.show()

# 绘制修剪后的模型预测结果
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, model.predict(x), color='r')
plt.title('Trimmed Model')
plt.show()

此代码首先创建了一些具有噪声的正弦数据。然后，它创建一个具有两个ReLU激活函数和一个线性激活函数的全连接神经网络模型，并使用Adam优化器进行训练。然后，它获取模型的第一层权重，并使用这些权重来创建一个软阈值收缩层。接下来，它将权重传递给软阈值收缩层进行修剪，并将修剪后的权重设置回模型的第一层。最后，它绘制了原始模型预测结果、修剪后的权重分布和修剪后的模型预测结果的图像。