我正在训练一个 Tensorflow 模型，它接收图像并将图像分割成前景和背景。也就是说，如果输入图像是w x h x 3，那么神经网络输出一个's 和's 的w x h x 1图像，其中代表背景，代表前景。0101

我已经计算出大约 75% 的真实掩码是背景，因此神经网络只是训练了一个输出 all 的模型0并获得 75% 的准确度。

为了解决这个问题，我正在考虑实现一个自定义损失函数，该函数检查是否有超过一定百分比的0'，如果是，则在损失中添加一个非常大的数字以抑制 all0的策略。

问题是这个损失函数变得不可微。

我应该从这里去哪里？