我目前正在使用U-Net的修改版本（https://arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf）分割显微镜图像中的细胞器。由于我使用的是Keras，因此我从https://github.com/zhixuhao/unet获取了代码。但是，在此版本中，未实现任何权重图来强制网络学习边界像素。
到目前为止，我获得的结果相当不错，但是网络无法分离彼此靠近的对象。因此，我想尝试利用本文中提到的权重图。我已经能够为每个标签图像生成权重图（基于给定的公式），但是我无法找到如何使用该权重图来训练我的网络并因此解决上述问题的方法。
权重图和标签图像是否必须以某种方式组合，还是有Keras函数可以让我利用权重图？我是生物学家，最近才开始使用神经网络，所以我的理解仍然很有限。任何帮助或建议，将不胜感激。