基于长尾引导扩散的生成数据挖掘

本研究提出了一种主动的长尾发现方法，通过想象额外数据来应对预测模型部署中的挑战。研究表明，长尾引导生成的训练数据显著提升了图像分类的泛化性能，并有助于发现和解释模型中的概念差距。