如何在Keras中定义自己的损失函数？

Question

我正在尝试在Keras中使用CuDNNLSTM处理一些具有多个输出的连续问题。我的代码编写如下：

inputs = Input(...)
lstm_outputs = CuDNNLSTM(n_neurons, return_sequences=True)(inputs)
outputs = TimeDistributed(Dense(3))(lstm_outputs)
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

当我在Keras中使用mean_square_error作为损失函数时，结果看起来像

  

error = np.mean（np.square（y_pred - y_real））

其中y_pred和y_real的要素编号为3。

但我想将损失函数定义如下：

  

error = np.mean（np.square（y_pred [：，：0] - y_real [：，：0]）+   np.square（y_pred [：，：1] - y_real [：，：，1]）+ np.square（y_pred [：，：，   2] - y_real [：，：，2]））

我不知道如何实现这个，有人能给我一些建议吗？非常感谢！