本文总结了深度长尾学习的最新进展，探讨了类别再平衡、信息增强和模块改进等方法，并提出了相对准确度评估指标。研究表明，持续学习方法在长尾识别中优于传统方案，通过调整分类器可有效应对数据不平衡问题。此外，新型长尾分类器RIDE显著提高了模型性能，适用于多种网络和算法。