在实际的视觉相关任务中，数据都存在如上图所示的长尾分布，少量类别占据了绝大多少样本，如图中Head部分，大量的类别仅有少量的样本，如图中Tail部分。解决长尾问题的方案一般分为4种：
- Re-sampling：主要是在训练集上实现样本平衡，如对tail中的类别样本进行过采样，或者对head类别样本进行欠采样
- Re-weighting：主要在训练loss中，给不同的类别的loss设置不同的权重，对tail类别loss设置更大的权重
- Learning strategy：有专门为解决少样本问题涉及的学习方法可以借鉴，如：meta-learning、metric learning、transfer learing。另外，还可以调整训练策略，将训练过程分为两步：第一步不区分head样本和tail样本，对模型正常训练；第二步，设置小的学习率，对第一步的模型使用各种样本平衡的策略进行finetune。
- 综合使用以上策略
标签：长尾,训练,loss,样本,long,tail,类别 来源： https://www.cnblogs.com/h694879357/p/16175687.html
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