настраиваемая функция потери керас с изменением Y-Target, в идеале керас

Question

Я пытаюсь обучить основному NN. Однако Y-Target изменяется относительно переменных, которые не могут быть помещены в NN.

В идеале у меня есть следующее:

1. Создать NN и инициализировать (не подходит)

     model = Sequential()
     model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))
     model.add(Dense(8, activation='relu'))
     model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

ПРОГНОЗ X

y_pred = model.predict(X)

Делать вещи с помощью y_values ​​(очень настраиваемая функция потерь)

Ie:  For a given y_value, if y_value > 0.13 and previous y_value > 0.5 
then y_pred = 13, but y_true = 16
(these are contrived examples but cannot be coded using typical Keras)

Получить (y_true - y_pred) и обновить веса. --- Не фактическая функция! -

model.back_propogate(Difference)  # this updates the weights

Повторите шаги 2-4

Wrap all of this up into a While True loop and wait a few years for it to finish.

Идея может быть полностью реализована вручную при записи NN, но было бы неплохо использовать существующие фреймворки.