如何在压缩自动编码器中实现压缩损失的同时更改代码以包含多个隐藏层？

Question

我构建了一个使用收缩损耗的单层自动编码器（显示了代码）。如何修改代码以合并多个隐藏层？我需要使用什么重量？

def contractive_loss(x_test, decoded_imgs):

  #Calculating mean square error
  mse = K.mean(K.square(x_test - decoded_imgs), axis=1)
  #W = K.variable(value=model.get_layer('encoded').get_weights()[0])  
  # N x N_hidden
  W = encoder.get_weights()[0]  # N x N_hidden
  W = K.transpose(W)  # N_hidden x N
  #h = model.get_layer('encoded').output
  h = encoder.output
  dh = h * (1 - h)  # N_batch x N_hidden

  # N_batch x N_hidden * N_hidden x 1 = N_batch x 1
  contractive = lam * K.sum(dh**2 * K.sum(W**2, axis=1), axis=1)

  return mse + contractive


autoencoder.compile(optimizer='adadelta', loss=contractive_loss)