写出一个二分类自编码器模型

二分类自编码器（Binary Autoencoder）是一种能够将输入数据压缩成低维编码，并且能够重构原始数据的神经网络，同时还能够实现二分类任务。

以下是一个二分类自编码器的简单示例模型：

from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model

# 定义输入层
input_layer = Input(shape=(input_dim,))

# 定义编码器
encoded_layer = Dense(encoding_dim, activation='relu')(input_layer)

# 定义分类器
classifier_layer = Dense(1, activation='sigmoid')(encoded_layer)

# 定义解码器
decoded_layer = Dense(input_dim, activation='sigmoid')(encoded_layer)

# 定义自编码器模型
autoencoder = Model(input_layer, [decoded_layer, classifier_layer])

# 编译自编码器模型
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss=['binary_crossentropy', 'binary_crossentropy'], metrics=['accuracy'])

在上述模型中，输入层和解码器层的维度均为 input_dim。编码器层的维度为 encoding_dim。分类器层的输出为二分类结果，因此维度为 1。

该模型使用了交叉熵损失函数和精度作为评估指标，使用了 Adam 优化器进行模型训练。

需要注意的是，在编译模型时，我们需要定义两个损失函数，一个用于重构误差（即解码器的输出与输入之间的误差），另一个用于分类误差（即分类器的输出与真实标签之间的误差）。同时，我们还需要定义损失函数的权重，可以通过设置 loss_weights 参数来实现。