1 (pytorch) 各カテゴリまたは各サンプルに重みを割り当てる方法
中文版本：https://www.jianshu.com/p/8c8169d2204c
英文：https://discuss.pytorch.org/t/per-class-and-per-sample-weighting/25530
2 Keras のカスタム複素損失関数
Keras はビルディング ブロックの深層学習フレームワークであり (他の深層学習フレームワークと同様)、いくつかの一般的な深層学習モデルを便利かつ直観的に構築するために使用できます。tensorflow が登場する前、Keras は当時、バックエンドとして theano を備えたほぼ最もホットな深層学習フレームワークでしたが、現在 Keras は、theano、tensorflow、cntk、mxnet の 4 つのバックエンドを同時にサポートしています。
https://www.cnblogs.com/think90/articles/11652213.html