在使用Keras，特别是U-net时，我只知道以如下方式指定模型参数：

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=[mean_iou])

现在我可以将损失函数设置为我定义的任何值。然而，这种损失函数将均匀地应用于所有类别。我如何才能使某些类别的误预测比其他误预测更重要呢？

例如，假设每张图像中有以下类别：类别A、B和C。现在，类别A和B大约占整个图像的45%，而类别C仅占整个图像的10%。然而，我更关心对类别C的高预测准确性。

在这种情况下，损失函数表现得并不好，因为类别不平衡吸收了类别C的损失。因此，我想找到一种方法，使某一类别的损失比其他类别的损失更重要。

我也很乐意接受其他解决这个问题的建议——例如，可能使用两个独立的网络？

编辑：这里是本问题的后续问题，需要实现本文已接受的答案。

回答：

您可以手动为每个类别分配权重。例如：

class_weight = {0: 0.2, 1: 0.3, 2: 0.25, 3: 0.25}model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=[mean_iou], class_weight=class_weight)

或者您可以使用scikit库中的这个函数。网上也有很多例子，这些例子对您都没有用吗？