请问Python中kereas如何自定义损失函数，并且指定额外的损失函数输入参数

在Keras中自定义损失函数需要使用`keras.backend`中的函数来编写计算图。以下是一个自定义损失函数的示例：

import keras.backend as K

def custom_loss(y_true, y_pred, param):
    loss = K.mean(K.square(y_true - y_pred) * param, axis=-1)
    return loss

在这个例子中，`custom_loss`接受3个参数：`y_true`，`y_pred`和`param`。其中，`y_true`和`y_pred`分别是真实标签和模型预测值，`param`是额外的损失函数参数。损失函数的计算公式为：$loss = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (y_{true,i} - y_{pred,i})^2 * param_i$

要在模型中使用这个自定义损失函数，可以将其作为`compile`函数中的`loss`参数传递，并将`param`作为一个额外的输入层传递给模型。以下是一个使用自定义损失函数和额外输入的例子：

import keras.layers as layers
import keras.models as models

# 创建一个额外输入的层
param_input = layers.Input(shape=(1,), name='param_input')

# 创建一个模型，它有一个输入层和一个输出层
input_layer = layers.Input(shape=(10,))
hidden_layer = layers.Dense(5, activation='relu')(input_layer)
output_layer = layers.Dense(1)(hidden_layer)

# 将额外输入层和输出层结合起来创建模型
model = models.Model(inputs=[input_layer, param_input], outputs=[output_layer])

# 使用自定义损失函数，并指定额外输入参数
model.compile(optimizer='adam', loss=lambda y_true, y_pred: custom_loss(y_true, y_pred, param_input))

在这个例子中，我们创建了一个具有10个特征输入和1个输出的模型，并且额外创建了一个输入层`param_input`来传递额外的损失函数参数。在`compile`函数中，我们使用了一个lambda表达式来指定损失函数，并将`param_input`作为第三个参数传递给`custom_loss`函数。