我正在尝试在Keras中创建一个自定义成本函数，该函数使用一个随每张图像变化的额外参数。对于模型训练的每张图像，都有一个相关的参数，称之为alpha，这个参数与该图像的重要性有关。如果有100张图像，就有100个alpha值，且顺序很重要。我该如何在自定义的均方误差成本函数中实现这一点？

回答：

tf.keras.Model.fit 有一个 sample_weight 参数（https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/Model#fit），这可能会有所帮助。我假设这在原生Keras中也存在（但我不确定）。