本篇简述了在使用Keras进行深度学习模型训练时，loss与val_loss两个关键指标的概念及其重要性，并探讨两者之间的关系。帮助读者更好地理解和利用这两个参数来优化模型性能。
在Keras中封装损失函数可能会让人感到困惑。根据Stack Overflow上的解答，可以将自定义的损失函数作为内部函数，并传递输入张量给它（这是向损失函数传入额外参数的一种常见做法）。具体来说：
```python
def custom_loss_wrapper(input_tensor):
def custom_loss(y_true, y_pred):
# 在这里实现你的损失计算逻辑并返回结果
```
这样可以更灵活地使用自定义的输入张量来调整损失函数的行为。
5星
