定义一个Wasserstein损失函数用于堆叠降噪自编码器keras

Wasserstein损失函数是一种用于生成对抗网络（GAN）的损失函数，它可以帮助GAN生成更加真实的图像。在堆叠降噪自编码器中，我们可以使用Wasserstein损失函数来衡量重构图像和原始图像之间的距离，从而更好地训练自编码器。在Keras中，可以通过以下方式定义Wasserstein损失函数：

import keras.backend as K

def wasserstein_loss(y_true, y_pred):
    return K.mean(y_true * y_pred)

上述代码中，`y_true`代表原始图像，`y_pred`代表重构图像。Wasserstein损失函数是通过计算这两个图像的点积来定义的。在训练过程中，我们将最小化Wasserstein损失函数作为自编码器的优化目标。