我正在尝试在 Keras 中编写自定义损失函数，如下所示：Keras 中的自定义损失函数 https://stackoverflow.com/questions/43818584/custom-loss-function-in-keras
我的自定义函数应该降低小于 25 的值的影响。
为此，该函数将首先调用tf.clip_by_value（因此，任何小于 25 的值都将变为 25）yTrue and yPred（如上面的链接所示）。
接下来，为了减少这些值的影响，当某个值在yTrue等于25，对应的值为yPred将更改为yPred[i] - (yPred[i] - yTrue[i])/2。
最后，该函数将返回这两个张量的“binary_crossentropy”结果。
我有两个主要问题：
- 如何实现这个自定义损失函数？我在迭代张量时遇到问题（如中所示循环张量 https://stackoverflow.com/questions/43327668/looping-over-a-tensor)
- 我提出的函数是否可以很好地实现来减少这些值的影响，或者是否有更好的选择？
先谢谢您的帮助
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