写软阈值收缩函数代码keras

以下是一个使用Keras实现软阈值收缩的代码示例：

from keras import backend as K
from keras.engine.topology import Layer

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()))

这个代码定义了一个名为SoftThreshold的Keras层，可以使用它来实现软阈值收缩。在初始化时，需要指定阈值。在call函数中，它首先将输入张量的符号提取出来，然后使用K.relu函数对输入张量的绝对值减去阈值后取正值。最后将符号与修剪的值相乘以得到修剪后的张量。最后get_config函数用于序列化模型。