在Keras编译模型时，可以为模型指定一个总体损失函数，该损失函数可以由add_loss()函数添加的所有损失函数组成。由于每个add_loss()函数都会计算梯度并将其添加到模型的总体梯度中，因此可以组合损失。下面是一个编译模型并添加add_loss()函数的示例：

import tensorflow as tf
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

def my_custom_loss(y_true, y_pred):
    # This is an example of custom loss function
    # Implement your own loss function here
    return tf.reduce_sum(tf.square(y_true-y_pred))

# Define your model architecture
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=5))
model.add(Dense(1))

# Add a custom loss function using add_loss()
model.add_loss(my_custom_loss(model.output, y_true_placeholder))

# Compile the model with a total loss function
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# Train the model
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))

在上面的示例中，我们定义了一个自定义的损失函数my_custom_loss()，然后将其添加到模型中使用add_loss()。我们还编译了模型，使用'mean_squared_error'作为总体损失函数。在训练模型时，模型将使用组合的损失进行反向传播和梯度计算。