标签： machine-learning keras artificial-intelligence data-science reinforcement-learning
我试图使用Keras为时间序列数据构建1Dconvolution模型。但是，在这种情况下，我想使用强化学习方法。这样，我不需要目标数据，因为我使用自定义损失函数来根据前一步的输出计算损失。然后优化器将努力减少自定义损失。
在我的场景中，epochs batch_size等于1，渐变将在每次输入样本后立即反向传播。
问题：Keras中的model.fit（）需要输入和目标输出来计算损耗和梯度，如何跳过目标值并输入输入数据并接收输出以传递给我的损失函数？
谢谢