定义一个可以让一维降噪自编码器学习更紧凑，可提高降噪自编码器模型泛化能力的稀疏函数用于隐藏层适用于keras

可以使用Keras中的L1正则化来实现稀疏化函数，L1正则化可以使得部分神经元的权重变为0，从而实现稀疏化的效果。具体实现可以在隐藏层的定义中加入一个L1正则化项，例如：

from keras import regularizers

encoding_dim = 32
input_img = Input(shape=(784,))
encoded = Dense(encoding_dim, activation='relu', activity_regularizer=regularizers.l1(10e-5))(input_img)
decoded = Dense(784, activation='sigmoid')(encoded)

autoencoder = Model(input_img, decoded)

其中`activity_regularizer`参数指定了L1正则化项，可以根据需要调整正则化强度。这样，训练出的自编码器模型中的部分神经元会被稀疏化，从而使得模型更紧凑，同时也可以提高模型的泛化能力。