分布平衡损失函数
    分布平衡损失函数是深度学习中常用的一种损失函数，用于解决训练数据不平衡的问题。在分类问题中，不同类别的样本数量不一定相同，这会导致模型过于关注样本数量较多的类别，而忽略了数量较少的类别。分布平衡损失函数的目的就是尝试平衡各类别之间的样本数量，从而提高模型在少样本类别中的分类效果。
    L(y, f(x)) = - ∑w_i y_i log (f_i(x))
    其中，y是一个one-hot向量，表示样本的真实标签；f(x)是模型的输出结果，是一个表示各类别概率分布的向量；w_i是权值，用来调节不同类别之间的损失权重。
    当样本数量较少的类别的误差权重较大时，分布平衡损失函数会调整权重，使得这些样本在训练中扮演更重要的角。具体来说，权值的选择可以通过下列公式来计算：
    w_i = N / (K * n_i)
    其中，N是数据集总数量；K是类别数；n_i是第i类样本数量。
truncated normal distribution
    通过使用分布平衡损失函数，可以解决样本不平衡的问题，在分类任务中提高模型的性能。在实际应用场景中，根据数据不同的特点选择不同的损失函数，可以更好地解决数据不平衡导致的问题。

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