如何在model.compile里的loss='categorical_crossentropy'的基础上加上源域为Xs，目标域为Xt的MMD损失

在`model.compile`中的`loss`参数中加上源域为Xs，目标域为Xt的MMD损失，可以按照以下步骤进行：

1. 定义一个函数，用于计算MMD损失。这里我们使用高斯核函数来计算MMD损失，其代码如下：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import backend as K

def mmd_loss(Xs, Xt, gamma=1):
    """
    计算源域Xs和目标域Xt之间的MMD损失
    :param Xs: 源域数据
    :param Xt: 目标域数据
    :param gamma: 高斯核函数的参数
    :return: MMD损失
    """
    # 源域和目标域数据拼接
    X = tf.concat([Xs, Xt], axis=0)

    # 计算高斯核矩阵
    # K_{i,j} = exp(-gamma * ||X_i - X_j||^2)
    Xs_kernel = K.exp(-gamma * K.sum((tf.expand_dims(Xs, axis=1) - tf.expand_dims(X, axis=0)) ** 2, axis=-1))
    Xt_kernel = K.exp(-gamma * K.sum((tf.expand_dims(Xt, axis=1) - tf.expand_dims(X, axis=0)) ** 2, axis=-1))

    # 计算MMD损失
    # MMD(Xs, Xt) = ||1/m_s * \sum_{i=1}^{m_s} \phi(Xs_i) - 1/m_t * \sum_{j=1}^{m_t} \phi(Xt_j)||^2
    # \phi为高斯核映射
    m_s, m_t = tf.shape(Xs)[0], tf.shape(Xt)[0]
    mmd = K.sum(Xs_kernel) / (m_s * (m_s - 1)) + K.sum(Xt_kernel) / (m_t * (m_t - 1)) - \
          2 * K.sum(Xs_kernel) / (m_s * m_t)
    return mmd

其中，`Xs`和`Xt`分别表示源域和目标域的数据，`gamma`表示高斯核函数的参数。计算MMD损失的过程，使用了高斯核函数来将数据映射到高维空间，然后计算高维空间中的距离。

2. 在`model.compile`中，将损失函数设置为`categorical_crossentropy`和`mmd_loss`的加权和。这里我们可以设置一个参数`lambda_mmd`来控制MMD损失的权重，其代码如下：

model.compile(loss={'output1': 'categorical_crossentropy', 'output2': mmd_loss},
              loss_weights={'output1': 1, 'output2': lambda_mmd},
              optimizer='adam')

其中，`output1`表示模型的分类输出，`output2`表示MMD损失。`loss_weights`参数用于设置不同损失函数的权重，`lambda_mmd`即为MMD损失的权重。

3. 在训练模型时，需要将源域和目标域的数据传递给模型。可以通过`fit`函数的`x`参数和`validation_data`参数来实现，其代码如下：

model.fit(x={'source_input': Xs, 'target_input': Xt},
          y={'output1': Ys, 'output2': tf.zeros(shape=(tf.shape(Xs)[0], 1))},
          validation_data=({'source_input': Xs_val, 'target_input': Xt_val},
                           {'output1': Ys_val, 'output2': tf.zeros(shape=(tf.shape(Xs_val)[0], 1))}),
          batch_size=batch_size,
          epochs=epochs,
          verbose=1)

其中，`source_input`和`target_input`分别表示源域和目标域的输入数据，`output1`表示模型的分类输出，`output2`表示MMD损失。在训练时，我们将`output2`的标签设置为全0，因为MMD损失不需要标签。

综上，以上步骤就是在`model.compile`中加上源域为Xs，目标域为Xt的MMD损失的完整代码。