骨架动作识别在数据不平衡方面存在挑战。本文提出了一种新颖的平衡表示学习方法，通过空间-时间动作探索策略和分离的动作感知学习计划，解决长尾动作识别问题。实验结果表明，该方法在多个数据集上显著提升了识别性能和泛化能力。
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