Функция стоимости в керасе

Question

Как мне реализовать функцию стоимости сети типа autoencoder в кератах на основе меток базы данных. Примеры этой базы имеют метки 0 и 1. Я сделал форму, представленную ниже, я не знаю, если это правильно.

def loss_function (x):
    def function(y_true, y_pred):
        for i in range (batch_size):
            if x[i]==0:
            print('valorA',x[i])
            L1=K.mean(K.square(y_pred[i] - y_true[i]))
            else:
            print('valorB',x[i])
            L2=K.mean(K.square(y_pred[i] - y_true[i]))      
    return L1+L2

return function

compilação do autoencoder

autoencoder.compile(loss=loss_function(labeltr),optimizer='adam')