如何在Keras中使用部分输入进行训练而如何使用其余输入来实现损失功能

Question

我是Keras的新手，正在尝试实现神经网络机器学习模型。输入张量看起来像（X1，X2）而输出（Y）。注意X1和X2是相关的。在模型中，仅X1将用于训练，但是X1和X2都将传递给损失函数，该函数是X1，X2，y_pred和y_true的函数。下面是损失函数的伪代码。

def customLossFunctionWrapper(input_tensor):
    def LossFunction(y_pred, y_true):
        loss_value = f(X1, X2, y_pred, y_true)
        return loss_value.

我的问题与Keras custom loss function: Accessing current input pattern不同。我需要在训练模型中遮罩input_tensor的一部分，但是在损失函数中使用被遮罩的部分。 谁能给我一些想法？ 预先谢谢你。