本研究提出了一种加权损失方法，以解决合成数据与真实数据之间的不匹配问题，从而提升模型性能。实验结果表明，该方法在文本分类任务中优于标准交叉熵，为合成数据的有效利用提供了新方案。

本研究针对多语言环境中低资源语言数据稀缺的问题，分析了上采样和加权损失在全梯度下降和随机梯度下降下的表现差异。提出的Cooldown策略通过降低采样温度，提高收敛速度且避免过拟合，具有竞争力和计算效率。