lmmd嵌入到卷积神经网络的keras代码

下面是使用Keras实现将LMMD嵌入到卷积神经网络的代码：

from keras.layers import Input, Conv2D, Flatten, Dense, Activation, Lambda
from keras.models import Model
import keras.backend as K

# 定义输入
input_shape = (28, 28, 1)
inputs = Input(shape=input_shape)

# 定义卷积层
x = Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), padding='same')(inputs)
x = Activation('relu')(x)
x = Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), strides=(2, 2), padding='same')(x)
x = Activation('relu')(x)
x = Conv2D(filters=128, kernel_size=(3, 3), strides=(2, 2), padding='same')(x)
x = Activation('relu')(x)

# 将卷积结果展开
x = Flatten()(x)

# 定义LMMD嵌入层
def lmmd_embed(x):
    d = K.int_shape(x)[-1]
    x = K.reshape(x, (-1, d))
    x = K.dot(x, K.transpose(x))
    x = K.reshape(x, (-1, d, d))
    x -= K.mean(x, axis=1, keepdims=True)
    x = K.sum(K.square(x), axis=[1, 2])
    return x

x = Lambda(lmmd_embed)(x)

# 定义全连接层
x = Dense(units=256)(x)
x = Activation('relu')(x)
x = Dense(units=10)(x)
outputs = Activation('softmax')(x)

# 定义模型
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

在上面的代码中，我们首先定义了输入层，然后添加了三个卷积层和激活函数。接着，我们将卷积层的输出展开，然后通过Lambda层添加LMMD嵌入。最后，我们添加两个全连接层和激活函数，最终输出层采用softmax激活函数。最终，我们将输入和输出传递给Model函数，得到一个完整的模型。