我想为我的模型构造以下自定义损失函数：
f_p= predicted_values
f_real = real_values
custom_loss_fuction = (f_p'(t)-f_real'(t))^2
t是一个无量纲变量，对应于经过分析的预测/实际集中的每个值之间的时间步长。
此功能将在
中实现model.compile(loss=custom_loss_function)
但是我不知道如何使用Keras库来做到这一点。
我试图使用K.gradients(a,b)函数，但是我不知道如何表示b参数的时间步长。
我希望我清楚地提出了我的问题。感谢任何帮助