我想用分类器实现一个对抗网络，该分类器的输出连接到一个对手，该对手必须根据分类器的输出猜测分类器输入的特定特征（一个讨厌的参数）（详细说明）在这篇文章中可以找到这种对抗性网络：learning to pivot with adversarial networks
然后将对模型进行如下训练：
训练对手时我希望损失函数是分类交叉熵，当训练整个模型时，我希望它是分类器的损失函数（二进制交叉熵损失）减去对手的损失乘以参数：L_c() - b * L_a()。
我见过的大多数对抗训练代码都是使用train_on_batch在Keras训练的。但是，由于我已经有很多代码设置与另一个顺序模型，我想重用它，我想知道是否有一种方法来实现这个模型并在keras中使用model.fit进行训练。
我想要做的是使用Keras功能API设置模型，其中分类器输入作为输入，分类器和对手输出作为输出。我还将模型编译为只有单个输出的对手模型。例如：
classifier_input = Input(shape=(10,))
x = Dense(50, activation='tanh')(classifier_input)
x = Dense(25, activation='tanh')(x)
x = Dense(5, activation='tanh')(x)
classifier_output = Dense(1, activation='sigmoid')(x)
x = Dense(30, activation='tanh')(classifier_output)
x = Dense(15, activation='tanh')(x)
x = Dense(5, activation='tanh')(x)
adversary_output = Dense(3, activation='sgimoid')(x)
adversary = Model(inputs=classifier_input , outputs=adversary_output)
adversary.compile(optimizer='Adamax', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
final_model = Model(inputs=classifier_input,outputs=[classifier_output,adversary_output])
final_model.compile(optimizer='Adamax',
loss=['binary_crossentropy', 'categorical_crossentropy'],
loss_weights=[1.0, -0.1], metrics=['accuracy'])
然后我想在on_batch_begin中设置一个Callback来训练对手（在冻结分类器中的图层之后），然后使用model.fit代码完成final_model的训练（我将冻结对手并解冻在final_model训练开始之前on_batch_begin中的分类器层。）
但是我不知道是否可以将当前批次作为参数传递给on_batch_begin。我是否必须在回调中设置我自己的批次，还是可以通过model.fit传递批次？
在使用model.fit时，是否有更好的方法进行对抗训练？