定义一个损失函数用于一维Wasserstein AutoEncoders代码keras
时间: 2023-11-22 21:53:27 浏览: 37
在一维Wasserstein AutoEncoders中,我们通常使用Wasserstein距离作为损失函数。Wasserstein距离也称为Earth Mover's Distance(EMD),它可以度量两个概率分布之间的距离。在Keras中,我们可以使用以下代码定义Wasserstein距离作为损失函数:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import backend as K
def wasserstein_loss(y_true, y_pred):
return K.mean(y_true * y_pred)
```
在这个函数中,`y_true`是真实的标签,`y_pred`是预测的标签。我们将它们相乘,然后取平均值作为损失函数。需要注意的是,在Wasserstein AutoEncoders中,我们通常使用负的Wasserstein距离作为损失函数,所以在训练模型时,我们需要将损失函数取负数:
```python
w_loss = lambda y_true, y_pred: -wasserstein_loss(y_true, y_pred)
```
这里我们使用了`lambda`函数将正的Wasserstein距离转换为负的损失函数。现在我们可以将`w_loss`作为损失函数传递给Keras模型的`compile`方法,例如:
```python
model.compile(optimizer=optimizer, loss=w_loss)
```
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