DeepSeek深度模型：长尾视觉识别的破局者

在计算机视觉领域，长尾分布问题一直是一个巨大的挑战。现实世界中的数据往往呈现出长尾分布，即少数类别拥有大量样本，而大多数类别只有少量样本。这种数据分布的不均衡严重影响了深度模型的性能，导致模型在头部类别上表现优异，而在尾部类别上表现欠佳。

DeepSeek深度模型应运而生，它针对长尾视觉识别问题提出了一系列创新性的解决方案，为破解这一难题提供了新的思路。

1. 数据重采样与数据增强： DeepSeek采用了一种自适应的数据重采样策略，根据类别样本数量的不同，动态调整采样概率，使得模型能够更均