本文系统总结了深度长尾学习的最新进展，围绕着类别再平衡、信息增强和模块改进三个主要类别对相关方法进行详细探讨，并通过提出的相对准确度评估指标对最先进的方法进行了实证分析，为深度长尾学习的应用和未来研究方向提供了重要的参考。

Oct, 2021

通过多目标优化，我们提出一种梯度平衡聚类（GBG）策略，以应对现实世界数据中的类别不平衡和长尾分布问题，并在长尾学习中展现出比现有方法更优越的性能。

Oct, 2023

本研究中，我们解耦学习过程，系统地探索不同平衡策略如何影响长尾识别的表示学习和分类器。我们的发现表明，数据不平衡在学习高质量表示方面可能不是问题，在使用最简单的实例平衡抽样进行学习表示的情况下，只需调整分类器就能实现强大的长尾识别能力，甚至可以胜过精心设计的损失、采样策略以及使用记忆组件的复杂模块。

Oct, 2019

本文从领域自适应的角度分析了分类中长尾类别分布的问题，提出了基于元学习的显式估计类别条件分布差异的方案，并在六个基准数据集和三个损失函数上进行了验证。

Mar, 2020

这篇论文研究了长尾分布对计算机视觉和视觉识别的影响，通过对大规模细粒度分类数据集和深度学习分类算法的分析，发现训练样本数量对分类性能的影响非常大，迁移学习在当前方法中表现欠佳，因此研究人员建议应对长尾分布的问题进行全面思考。

Sep, 2017

使用三种新的核心功能块，以及集成在元学习框架中，解决长尾分布分类和领域漂移问题，提高了领域泛化在新的目标领域上的表现。

Jul, 2022

本文提出了一种新方法，通过在特征空间中使用来自具有丰富样本的类别所学习的特征来增强特征空间中的欠表示类别，从而解决长尾分布问题。通过使用类别激活映射，将每个类别的特征分解为类别通用和类别特定部分，并将欠表示类别的类别特定特征与混淆类别的类别通用特征融合，实时生成新样本。结果表明，在 iNaturalist、ImageNet-LT、Places-LT 以及 CIFAR 的长尾版本等数据集上，本文所提出的方法展现了最先进的表现水平。

Aug, 2020

本文提出了一种基于鲁棒性理论的新型损失函数，旨在解决深度模型在处理不平衡数据时的分类偏差问题，从而提高对于长尾类别的识别准确性。在多项基准测试中，通过降低特征空间中头类别的表示偏差，该方法相较于已有方法以及 SOTA 方法均得到了更好的效果。

Apr, 2021

通过引入多个放弃类来扩展内分布类空间并通过虚拟标签训练识别 OOD 数据的检测器，以及通过将图片叠加到具有丰富上下文的 OOD 数据以增强对尾类特征的注意力，我们提出的方法在长尾 OOD 检测任务中表现优于最先进方法，并可作为现有长尾学习方法的附加模块，显著提升 OOD 检测性能。

Dec, 2023

本文提出了一个简单而有效的辅助学习方法，通过对神经网络进行分类器和特征提取器的拆分，并针对每个部分采用不同的训练策略，如采用类平衡采样方案来提高对尾部类别的重视，并通过自监督学习进一步提高性能，从而解决了类别不平衡问题。

Dec, 2019