我们提出了一种通用的方法，将任何基于混淆矩阵的度量转化为可用于优化过程的损失函数，并通过对其导数的建议证明了其可微分性。我们在多个数据集上进行了广泛的实验证明了该方法在处理不平衡数据集方面的杰出成就，并且与多个基准模型相比的竞争学习速度凸显了其效率。