想象一下 CNN 的输出是 1x1920。要分类的类是1和2，很少2。例如，一张图片的标签可以是：
111111111111111112111111111111111111111111111111111111111111111111111111...
对于 CNN 来说很容易说输出是 all1并且在2. 因此，当我测试经过训练的网络时，输出向量 1x1920 是 all 1。所以我想给课程增加一些重量，这样失败2就更重要了。例如：
Weight for class 1 = 1/(2*number_of_ones);
Weight for class 2 = 1/(2*number_of_twos);
我怎样才能做到这一点？