Tensorflow 分类的混淆矩阵损失函数

我对类0、1、2有一个分类问题，我想设计一个如下所示的自定义函数：

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是否可能，函数是否需要可微？

这是一个度量（混淆矩阵），而不是损失函数。这对于反向传播是没有意义的。作为一个指标，它在scikit learn和TensorFlow软件包中都可用。要重新表述，我希望损失函数的值显示在图像上。为什么它毫无意义？其思想是零预测通常是好的，而当真值为2时预测1或反之亦然，则应受到更大的惩罚