请用python写一段用于稀疏自编码器的损失函数keras代码稀疏限制在隐藏层

好的，以下是一段用于稀疏自编码器的损失函数keras代码，稀疏限制在隐藏层：

from keras import backend as K

def sparse_loss(rho, beta):
    def loss(y_true, y_pred):
        # 计算隐藏层的平均激活度
        rho_hat = K.mean(y_pred, axis=1)
        # 计算KL散度，其中1e-8是为了避免log的极值情况
        kl_divergence = beta * K.sum(rho * K.log(rho / rho_hat + 1e-8) + (1 - rho) * K.log((1 - rho) / (1 - rho_hat + 1e-8)))
        # 计算重构误差
        reconstruction_error = K.mean(K.square(y_true - y_pred), axis=-1)
        # 返回稀疏自编码器的总损失
        return reconstruction_error + kl_divergence
    return loss

其中，`rho`代表我们期望的隐藏层平均激活度，`beta`为KL散度的权重。该损失函数的作用是在保证重构误差的同时，惩罚隐藏层激活度与期望值`rho`的偏差。