Python 如何处理模型输出以计算损失

我正努力在Keras中训练模型，通过最小化正确数据和“输入*输出”之间的损失，但不知道如何处理它

鉴于此

X：模型输入（培训数据）

Y：模型输出

T:数据正确吗

模型=模型（输入=X，输出=Y）

那么我的理解是,， 模型。拟合（X，T）根据用户定义的损失函数，训练模型使Y（=模型（X））和T之间的距离最小化

我的问题是: 如果我想最小化Y*X和T之间的距离呢

我认为写诸如“model.fit（X*model.predict（X），T）”之类的文章会很好吗？（事实上没有） 我想知道如何编写代码来做到这一点

---

提前感谢您的建议。

制作一个功能API模型：

inputs = Input(input_shape)
outputs = SomeLayer(...)(inputs)
outputs = SomeLayer(...)(outputs)
outputs = SomeLayer(...)(outputs)
....

outputs = Multiply()([inputs, outputs])

model = Model(inputs, outputs)
model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss, metrics=metrics)

model.fit(X, T, ...)

---

谢谢你的快速回复。根据你的回答，输出似乎是乘以一。但是，我希望模型在与输入相乘之前输出Y。