我如何知道Keras正在优化自定义损失函数中的正确值？

Question

def charbonnier(I_x, I_y, I_t, U, V, e):
    loss = K.sqrt(K.pow((U*I_x + V*I_y + I_t), 2) + e)
    return K.sum(loss)

我正在训练一个无监督模型，其可微损失函数如下所示（以及上面的代码）I_x、I_y和I_t是常数，目标是学习使E（F）最小的U和V

我的问题是，我如何确定Keras优化了正确的权重U和V？有没有什么方法可以确保常数被冻结，只有U和V是可优化的

如果有帮助的话，我的模型的输出是一个（1，240，320，2）张量，其中通道是U和V。如有任何建议，将不胜感激