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

要在 `model.compile` 中的 `loss='categorical_crossentropy'` 的基础上加上源域为 Xs，目标域为 Xt 的 MMD 损失，可以使用 Keras 的 Lambda 层来实现。具体步骤如下：

1. 首先，需要定义一个用于计算 MMD 损失的函数，例如：

import tensorflow as tf

def mmd_loss(source_samples, target_samples, kernel=rbf_kernel, kernel_mul=2.0, kernel_num=5):
    batch_size = tf.shape(source_samples)[0]
    total_samples = tf.concat([source_samples, target_samples], axis=0)

    # Calculate the kernel matrix
    KM = kernel(total_samples, total_samples, kernel_mul=kernel_mul, kernel_num=kernel_num)
    # Split the kernel matrix into submatrices
    Kx = KM[:batch_size, :batch_size]
    Ky = KM[batch_size:, batch_size:]
    Kxy = KM[:batch_size, batch_size:]

    # Calculate the MMD statistic
    mmd = tf.reduce_mean(Kx) + tf.reduce_mean(Ky) - 2 * tf.reduce_mean(Kxy)
    return mmd

其中，`source_samples` 和 `target_samples` 分别表示源域和目标域的样本，`kernel` 表示所使用的核函数，`kernel_mul` 和 `kernel_num` 是核函数的参数。

2. 然后，定义一个 Lambda 层，用于在模型中计算 MMD 损失：

from keras.layers import Lambda

mmd_layer = Lambda(lambda x: mmd_loss(x[0], x[1]))

3. 最后，在模型的最后一层后面添加上这个 Lambda 层，即可实现在 `loss='categorical_crossentropy'` 的基础上加上源域为 Xs，目标域为 Xt 的 MMD 损失：

model.add(mmd_layer([source_samples, target_samples]))

其中，`source_samples` 和 `target_samples` 分别表示源域和目标域的样本。