我不认为有办法做你想做的事，至少，我从来没有见过这样的事情（而且，目前，我没有看到在一般情况下如何做到这一点）。

相同的神经网络模型但具有不同（或相同）的权重可以用相同的损失函数进行训练，也可以不进行训练。例如，虽然这可能不是一个好主意，但您可以使用均方误差训练神经网络进行分类，而不是典型的交叉熵。此外，即使您知道训练神经网络的损失函数，单独的训练数据也可能不会导致相同的权重集，因为实际权重取决于不同的（可能是随机的）因素，例如是否（或如何）你打乱数据或批量大小。