如何在Keras自定义损失函数中整合先前的预测？

Question

我要创建一个自定义损失函数Keras，其中当前预测y_pred的损失取决于先前训练样本XXX和其他参数h, b, K的预测。损失函数如下所示，我不知道如何在训练期间在Keras中调用先前的预测（即替换XXX）。

（上下文：这是分位数回归+固定成本的损失函数）

def custom_loss(y_true, y_pred, h, b, K, XXX):
    if y_pred > XXX:
        F = K
    else:
        F = 0
    loss = h * max(0, y_pred - y_true) + b * max(0, y_true - y_pred) + F
    return loss

感谢您的帮助！