DeepSeek 深度学习模型在长尾视觉识别与分类中的应用

长尾分布是现实世界数据集的普遍特征，即少数类别拥有大量样本，而大量类别仅拥有少量样本。这种数据不平衡性对传统深度学习模型提出了巨大挑战，导致模型在头部类别上过拟合，而在尾部类别上表现欠佳。

DeepSeek 是一种针对长尾视觉识别与分类任务设计的深度学习模型，其核心思想是通过解耦特征学习与分类器学习，并结合自适应的样本重加权策略，有效缓解数据不平衡带来的负面影响。

1. 解耦特征学习与分类器学习:

DeepSeek 将模型训练过程分为两个阶段：

特征学习阶段:  使用所有训练数据，专注于学习具有判别性的特征表示，而不考虑类别不平衡问题。该阶段可以采用各种先进的骨干网络，例如 ResNet、EfficientNet 等。
分类器学习阶段:  在特征学习的基础上，针对长尾分布问题，设计专门的分类器学习策略。DeepSeek 采用了一种自适应的样本重加权策略，根据样本所属类别的样本数量动态调整其权重，使得模型能够更加关注尾部类别。

2. 自适应的样本重加权策略:

DeepSeek 提出了一种基于类别频率的自适应样