Пользовательская функция потерь Keras для бинарной классификации

Question

Я работаю над проблемой двоичной классификации и хочу реализовать пользовательскую функцию потерь, но я не знаком с созданием символических функций.

Я знаю, что функция потерь должна принимать y_pred и y_true и чтов конце концов, я хочу вычислить следующее в псевдокоде

winning_trades = 0;
losing_trades = 0;
for(int i=0;i<len(y_pred);i++)
{
 if((y_pred[i] == 1) && (y_pred[i] == y_true[i]))
 {
   winning_trades++;
 }
 else if((y_pred[i] == 1) && (y_test[i] == 0))
 {
   losing_trades++;
 }
}
loss = losing_trades/(winning_trades+losing_trades);

потеря должна быть возвращением функции потерь.Как мне реализовать эквивалент этого алгоритма в керасе "loss.py"