建立一个复杂的DANN模型

DANN(Domain Adversarial Neural Network)是一种用于域自适应的神经网络模型，它可以在不同的数据分布之间进行迁移学习。

下面是建立一个复杂的DANN模型的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 定义模型
class DANNModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        super(DANNModel, self).__init__()
        
        # 共享层
        self.shared_layer = layers.Dense(256, activation='relu')
        
        # 源域分类器
        self.source_classifier = layers.Dense(10, activation='softmax')
        
        # 目标域分类器
        self.target_classifier = layers.Dense(10, activation='softmax')
        
        # 领域分类器
        self.domain_classifier = layers.Sequential([
            layers.Dense(512, activation='relu'),
            layers.Dense(512, activation='relu'),
            layers.Dense(1, activation='sigmoid')
        ])
        
    def call(self, inputs, training=False, lambda_val=0.1):
        # 分离源域和目标域数据
        source_data, target_data = inputs
        
        # 共享层处理源域数据
        source_shared = self.shared_layer(source_data)
        
        # 共享层处理目标域数据
        target_shared = self.shared_layer(target_data)
        
        # 源域分类器
        source_class_output = self.source_classifier(source_shared)
        
        # 目标域分类器
        target_class_output = self.target_classifier(target_shared)
        
        # 领域分类器
        domain_input = tf.concat([source_shared, target_shared], axis=0)
        domain_labels = tf.concat([tf.ones((source_shared.shape[0], 1)), tf.zeros((target_shared.shape[0], 1))], axis=0)
        domain_output = self.domain_classifier(domain_input)
        
        # 计算损失函数
        source_class_loss = tf.keras.losses.categorical_crossentropy(source_data[1], source_class_output)
        target_class_loss = tf.keras.losses.categorical_crossentropy(target_data[1], target_class_output)
        domain_loss = tf.keras.losses.binary_crossentropy(domain_labels, domain_output)
        total_loss = source_class_loss + target_class_loss + lambda_val * domain_loss
        
        # 返回预测结果和损失
        return source_class_output, target_class_output, domain_output, total_loss

这个模型包含了一个共享层、源域分类器、目标域分类器和领域分类器。其中，共享层和源域分类器、目标域分类器都是常规的神经网络层，领域分类器是一个包含多个神经网络层的序列模型。

在模型的 call 方法中，我们首先将输入数据分为源域数据和目标域数据，然后将它们分别传入共享层中得到对应的特征表示。接着，我们使用源域分类器和目标域分类器分别对源域特征和目标域特征进行分类，并使用领域分类器对源域特征和目标域特征进行领域分类。最后，我们计算三个损失函数的加权和作为模型的总损失。

需要注意的是，领域分类器的损失函数需要乘以一个超参数 lambda_val，这个超参数用于控制领域分类器在训练中的权重。