定义一个适用于一维降噪自编码器的边缘收缩损失函数keras

在 Keras 中，可以定义一个适用于一维降噪自编码器的边缘收缩损失函数如下：

import keras.backend as K

def edge_loss(y_true, y_pred):
    alpha = 0.1
    contractive_coeff = 1e-6
    
    mse = K.mean(K.square(y_true - y_pred), axis=-1)
    W = K.variable(value=model.get_layer('encoder').get_weights()[0])
    h = model.get_layer('encoder').output
    dh = h * (1 - h)
    contractive_loss = contractive_coeff * K.sum(K.square(dh) * K.sum(K.square(W), axis=1), axis=-1)
    
    return mse + alpha * contractive_loss

其中，`y_true` 为输入数据的真实值，`y_pred` 为模型预测的值。`alpha` 和 `contractive_coeff` 是常数，`alpha` 控制边缘收缩项的权重，`contractive_coeff` 是边缘收缩项的系数。`mse` 计算平均平方误差（MSE），`W` 是编码器的权重，`h` 是编码器的输出，`dh` 是 `h` 的导数。最后，边缘收缩损失函数由 MSE 和边缘收缩项的加权和组成。