Keras中的Tensorflow自定义丢失函数 - 在张量上循环

Question

我正在尝试在Keras中编写自定义丢失函数，如：Custom loss function in Keras

中所示

我的自定义函数应该会降低小于25的值的影响。 要执行此操作，该功能将首先在tf.clip_by_value和yTrue上调用yPred（因此，任何小于25的值将变为25）（如上面的链接所示）。 接下来，为了减少这些值的影响，当yTrue中的值等于25时，yPred的对应值将更改为 yPred[i] - (yPred[i] - yTrue[i])/2。 最后，该函数将返回＆lt; binary_crossentropy＆＃39;的结果。在这两个张量上。

我有两个主要问题：

1. 如何实现此自定义丢失功能？我无法迭代张量（如Looping over a tensor）
中所示
2. 我提出的功能是一个很好的实现来减少这些值的影响还是有更好的选择？

提前感谢您的帮助