在训练深度神经网络时，可能会遇到权重不平衡的问题，即某些权重值过大或过小，导致模型表现不佳。下面是一些解决不平衡TensorFlow模型权重的策略和代码示例：

1. 权重初始化：使用合适的权重初始化方法可以帮助解决权重不平衡的问题。常见的权重初始化方法包括截断正态分布初始化（truncated normal）、均匀分布初始化（uniform）、Xavier初始化等。

# 使用截断正态分布初始化权重
weight_initializer = tf.truncated_normal_initializer(mean=0.0, stddev=0.1)
weight = tf.Variable(weight_initializer(shape=(input_dim, output_dim)))

2. 批量归一化（Batch Normalization）：批量归一化能够在每个批次的数据中对特征进行标准化，有助于解决权重不平衡的问题。

# 在全连接层后应用批量归一化
input = tf.matmul(input, weight) + bias
batch_normalized = tf.layers.batch_normalization(input, training=is_training)
output = tf.nn.relu(batch_normalized)

3. 权重正则化：通过在损失函数中加入正则化项，可以约束权重的大小，避免权重值过大或过小。

# 添加L2正则化项
regularizer = tf.contrib.layers.l2_regularizer(scale=0.01)
weight = tf.Variable(weight_initializer(shape=(input_dim, output_dim)), 
                     regularizer=regularizer)

4. 学习率调整：使用合适的学习率调度策略，可以在训练过程中动态地调整权重更新的速度，帮助网络更好地收敛。

# 使用指数衰减法调整学习率
global_step = tf.Variable(0, trainable=False)
learning_rate = tf.train.exponential_decay(learning_rate=0.1, 
                                           global_step=global_step, 
                                           decay_steps=1000, 
                                           decay_rate=0.96, 
                                           staircase=True)
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(loss, global_step=global_step)

这些方法可以单独或结合使用，具体选择取决于模型和数据集的特点。