这个问题称为“自编码器坍塌现象”，其原因是变分自编码器(VAE)中的KL散度项导致了编码器网络将不同输入的信息映射到相同的潜在向量空间中。因此，解决这个问题的一种方法是通过添加对瓶颈层的约束来避免这种情况的发生，或使用去噪自编码器等其他变体。

下面是一个对瓶颈层应用约束的示例Varitional Autoencoder，这个约束通过最大化互信息来将数据分解为独立和非冗余表示。

import keras.backend as K
from keras.layers import Input, Dense, Lambda
from keras.models import Model
from keras.losses import mse
from keras.datasets import mnist
import numpy as np

# 确定输入维度
input_dim = 784

# 确定编码器网络结构和维度
es = [256, 128]
latent_dim = 2

# 确定解码器网络结构
ds = [128, 256]

# 训练数据与测试数据
(x_train, _), (x_test, _) = mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape(-1, input_dim) / 255.
x_test = x_test.reshape(-1, input_dim) / 255.

# 重参数化实现随机性
def sampling(z_mean, z_log_var):
    epsilon = K.random_normal(shape=(K.shape(z_mean)[0], latent_dim), mean=0., stddev=1.)
    return z_mean + K.exp(z_log_var / 2) * epsilon

# 建立编码器
input_x = Input(shape=(input_dim,))
h = input_x
for e in es:
    h = Dense(e, activation='relu')(h)

# 添加瓶颈层的约束
flatten_h = Lambda(lambda x: K.batch_flatten(x