Может ли входной тензор keras через функциональный API позже использоваться для расчета потерь без прохождения через какой-либо слой

Question

vae.fit({'sketch_features': train_sketch_X, 'image_features': train_X_img, 'image_neg_features': image_neg_features}, [train_X_img, train_sketch_X, image_neg_features], batch_size=BATCH_SIZE, epochs=MAX_EPOCH)

Выше приведен функционал API

def vae_loss_wrapper(image_neg_features):                                                                                                                                     
    def vae_loss(y_true, y_pred):                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                
        recon = triplet_loss([y_true, y_pred, image_neg_features])                                                                                                                                                                                                   
        kl = 0.5 * K.sum(K.exp(log_sigma) + K.square(mu) - 1. - log_sigma, axis=1)                                                                                            
        return recon + kl                                                                                                                                                     
    return vae_loss

Можно ли ввести image_neg_features и просто использовать его для расчета потерь?Любая помощь будет высоко ценится