Что произойдет, если я буду использовать y_pred в качестве пользовательской функции потерь в керасе? Разве это не должно работать всегда, так как y_pred всегда будет дифференцируемым?

Question

Я планирую использовать что-то в этом роде.

model.compile(optimizer='adam', loss=lambda y_true, y_pred: y_pred)

Я хочу знать, если это fail-proof.

Почему я это делаю? Идея, лежащая в основе использования y_pred в качестве функции потерь для максимизации переменной r, устанавливается выходной сигнал модели как -r. Таким образом, уменьшение loss-function y_pred означает уменьшение -r, что означает увеличение r.

r - это функция matrix X, которую я буду устанавливать как один из слоев в сети.