Python 带反向传播的Tensorflow自定义层

我想在Tensorflow中创建自定义keras层。例如，基于sigmoid函数的自定义激活层具有可训练参数a和b，因此我的函数如下所示： 1/（1+exp（a*x+b））。 我研究了Tensorflow教程，但它们涉及从现有层派生的自定义层。因此，问题是如何实现所需的功能

所提供的功能仅用于示例目的。通常，问题的目标是创建具有可训练参数（权重）的自定义tensorflow.keras层