我不仅可以使用权重矩阵作为参数，还可以创建自定义正则化项(Keras)吗？

是的，Keras提供了灵活的方式来定义自定义正则化项。在Keras中，可以通过创建一个继承自keras.regularizers.Regularizer的类来实现自定义正则化项。这个类需要实现__call__方法和get_config方法。

在__call__方法中，可以定义自定义正则化项的计算逻辑。例如，可以使用权重矩阵和其他参数来计算正则化项的值。

在get_config方法中，需要返回一个字典，其中包含自定义正则化项的配置信息。这个配置信息将被用于保存和加载模型。

以下是一个示例，展示了如何创建一个自定义正则化项：

from keras import backend as K
from keras.regularizers import Regularizer

class CustomRegularizer(Regularizer):
    def __init__(self, param1=0.01, param2=0.01):
        self.param1 = param1
        self.param2 = param2

    def __call__(self, x):
        regularization = K.sum(self.param1 * K.square(x)) + self.param2 * K.sum(K.abs(x))
        return regularization

    def get_config(self):
        return {'param1': self.param1, 'param2': self.param2}

在使用自定义正则化项时，可以将其作为参数传递给层的kernel_regularizer或bias_regularizer参数。例如：

from keras.layers import Dense
from keras.models import Sequential

model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=100, kernel_regularizer=CustomRegularizer()))

这样，模型在训练过程中将会使用自定义正则化项来约束权重矩阵的值。

关于Keras的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的Keras产品介绍。