self.loss += 0.01*self.normal_dist.entropy()

这行代码是在计算损失函数中加入了正则化项，其中 `self.normal_dist` 是一个正态分布的概率分布对象，`.entropy()` 方法是用来计算该分布的熵值。正则化的目的是为了避免模型过拟合，使得模型在训练过程中更加稳定，防止出现过高的训练误差。这里的 0.01 是正则化项的系数，它可以根据具体任务和数据集的情况进行调整。