在 Keras 中使用 Xavier 初始化（也称为 Glorot 初始化）非常简单。你只需要在创建层时设置 `kernel_initializer` 参数即可。对于 Xavier 初始化，你可以使用 `'glorot_uniform'` 或 `'glorot_normal'`，前者是从均匀分布中抽取权重，后者是从正态分布中抽取权重。

以下是如何将 Xavier 初始化应用到你的 `w_discriminator` 模型中的示例：

```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

w_discriminator = models.Sequential([
    layers.Dense(256, use_bias=True, activation='relu', input_shape=(n,), kernel_initializer='glorot_uniform'),
    layers.Dense(256, use_bias=True, activation='relu', kernel_initializer='glorot_uniform'),
    layers.Dense(64, use_bias=True, activation='relu', kernel_initializer='glorot_uniform'),
    layers.Dense(1, use_bias=True, activation='sigmoid', kernel_initializer='glorot_uniform')  # 如果需要无偏置，可以设置 use_bias=False
])
```

在这个例子中，我使用了 `'glorot_uniform'` 作为所有层的权重初始化方法。如果你想要使用正态分布，可以将其改为 `'glorot_normal'`。

请注意，对于输出层，如果你的是一个二分类问题，使用 `sigmoid` 激活函数是合适的。如果你的问题是多分类问题，你可能需要使用 `softmax` 激活函数，并且相应地调整输出层的单元数以匹配类别的数量。

另外，如果你想要输出层没有偏置项，可以将 `use_bias` 参数设置为 `False`。这在某些特定的网络架构中是有用的，比如某些类型的自动编码器。在你的代码中，输出层的 `use_bias` 参数已经设置为 `True`。