我有一个二进制分类任务的数据，正负之比为1：4。在阅读了很多有关Stack Overflow的加权损失的问题之后，我在tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits中使用了pos_weight=4。但是我的损失非常不稳定，每一步都在0.8到1.5之间波动。
我想知道如果我将pos_weight设置为一个占位符，并向其提供形状为[batch_size]的变量，并且该变量的权重是根据仅抽样，即，如果样本具有3个正值和18个负值，则将以6而不是4的权重对正值进行加权。那么学习过程会怎样？