在Keras中实现自定义损失功能

Question

我是Keras的新手，想实现如图所示的损失功能：

。

在函数中，h是神经网络的输出，X是数据矩阵，ψ是矩阵，使得ψ[i，j] = 1且X [i，j]的值存在或否则它是0。使用的点积是Hadamard点积，并使用Frobenius范数。如何使用python在Keras（以TensorFlow作为后端）中实现此损失功能？任何帮助将不胜感激。