当你训练数据中类之前的数据量十分悬殊时（比如Places2， 每个类从400张到3000不等），那么采用以下方法，视频类间平衡。
1） 准备一个类的列表T1。比如place2是401个类，那么该文件就有401行。
2）给每个类准备一个表T2[n]，每个表中放属于该类的所有图片。比如place2就有401个这样的表，每个表行数从400到3000不等。
3）每次取图时，先从T1从取得一个类i，然后从对应的T2[i]中取一张图。
4）当T2[i]遍历完后，对其进行洗牌，下次从新的表里取。
5）当T1遍历完后，对其进行洗牌，下次从新的表里取。
参考：
Relay Backpropagation for Effective Learning of Deep Convolutional Neural Networks。Li Shen, Zhouchen Lin, Qingming Huang (Submitted on 18 Dec 2015 (v1), last revised 3 Apr 2016 (this version, v2))
https://arxiv.org/pdf/1512.05830.pdf